Development of novel mixed matrix membranes (MMMs) for oil sands wastewater treatment: A critical review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While oil sands production plays a significant role in Canada's economy, the rise in oil sands production leads to increasing water withdrawal, consumption, storage and contamination that threaten the sustainability of water sources, biodiversity, ecosystem and public health. Effective treatment and reuse of oil sands process‐affected water (OSPW) can be a strategic solution for these issues. Membrane technology has emerged as a favourite choice for OSPW treatment with high removal and energy efficiency, small footprint and facile operation, installation and scale‐up. However, challenges also exist for membrane technologies related to fouling that causes a rapid decline in membrane performance. Mixed matrix membranes (MMMs) prepared by mixing superhydrophilic zwitterionic materials and inorganic nanoparticles into host membranes are anticipated as next‐generation membrane designs with significant potential for OSPW treatment by achieving multifunctionalities including fouling resistance, improved water permeability, selectivity and mechanical strength. Reproducibility and feasibility for large‐scale industrial applications remain important research questions for the production of MMMs for OSPW treatment. This study provides new insight on the performance, stability and durability of MMMs, outlooking to the commercialization prospect of MMMs. The research outcomes therefore can provide valuable knowledge for the design and development of high‐quality membranes with the required characteristics for OSPW treatment applications.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 découle