How does porosity heterogeneity affect the transport properties of multibore filtration membranes?
Notice bibliographique
Résumé
The prediction of pressure and flow distributions inside porous membranes is important if the geometry deviates from single- bore tubular geometries. This task remains challenging, especially when considering local porosity variations caused by lumen- and shell-side membrane skins and macro- and micro-void structures, all of them present in multibore membranes.This study analyzes pure water forward and reverse permeation and backwashing phenomena for a polymeric multibore membrane with spatially-varying porosity and permeability properties using computational fluid dynamics simulations. The heterogeneity of porosity distribution is experimentally characterized by scanning electron microscopy scans and reconstructed cuboids of X-ray micro-computed tomography scans. The reconstructed cuboids are used to determine porosity, pore size distribution, and intrinsic permeability in the membrane’s porous structure in all spatial directions. These position-dependent properties are then applied to porous media flow simulations of the whole membrane domain with different properties for separation layer, support structure, and outside skin layer. Various cases mimicking the pure water permeation, fouling, and backwashing behavior of the membrane are simulated and compared to previously obtained MRI measurements.This work reveals (a) anisotropic permeability values and isoporosity in all directions and (b) differing contributions of each lumen channel to the total membrane performance, depending on the membrane-skin’s properties. This study encourages to pertain the quest of understanding the interaction of spatially distributed membrane properties and the overall membrane module performance of multibore 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».