Electrospun polymeric nanofibrous membranes for water treatment
Notice bibliographique
Résumé
A necessity for water filtration technology, due to global pollution and population growth, has led to an increase in attention to advanced nanomaterials that can aid in the purification of air and water. This size-dependent filtration is possible via nanofibrous membranes as they contain high porosity and this pore size is tunable through the fabrication process. Because of this tunability in the nanofibril membrane composition and structure, they possess promising straining abilities, such as high permeability and selectivity, as well as low fouling. There are a variety of polymer blends or organic/inorganic nanofillers that can be used depending on filtration needs. The production of nanofibers consists of various avenues such as synthetic templates, separation by different phases, nanoparticle self-assembly, and most widespread, electrospinning. Electrospinning is prevalent owing to its ease of use and low cost compared to template and self- assembly processes. This chapter describes the multifaceted progression governing electrospinning and its working factors as well as the environmental settings that form nanofibers and their resultant membranes. Additionally, the various designs of electrospinning apparatuses' and review of the methods used to prepare multifunctional composite electrospun nanofibrous membranes will be discussed. Past achievements and current challenges will be provided. Conclusions and perspectives are specified fitting to studied progress so far as well as future needs with regards to water treatment, with a particular focus on industrial applications.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».