Effect of Membrane Orientation and Concentration of Draw Solution on the Behavior of Commercial Osmotic Membrane in a Novel Dynamic Forward Osmosis Tests
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic performance tests, commonly used to characterize gas separation membranes, are not utilized to characterize osmotic membranes. This paper demonstrates the application of a novel dynamic forward osmosis test to characterize a commercial osmotic membrane. In particular, we report the effect of membrane orientation (active layer draw solution (AL-DS) vs. active layer feed solution (AL-FS)) and the draw solution concentration on the membrane’s transient and steady-state behaviors. A step-change in the draw solution concentration initiated the dynamic test, and the mass and concentration of the feed and draw solutions were recorded in real-time. The progress of the experiments in two different membrane orientations is markedly different; also, the draw solution concertation has a different effect in the orientations. A positive salt time lag is observed in both orientations; however, the salt time lag in the AL-FS orientation (4.3−4.6 min) is practically independent of the draw solution concentration, but it increases from 7 to 20 min with the draw solution concertation in the AL-DS orientation. A negative water time lag, ranging from −11 to −20 min depending on the draw solution concentration, is observed in the AL-DS orientation. Still, in the AL-FS orientation, the water flux is practically constant from the experiment’s onset, leading to a negligible water time lag (<1 min). The new method demonstrated in this paper can be a potent tool for characterizing osmotic membranes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».