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Enregistrement W4285188939 · doi:10.3808/jeil.202200083

Perspectives on Surface Functionalization of Polymeric Membranes with Metal and Metal-Oxide Nanoparticles for Water/Wastewater Treatment

2022· article· en· W4285188939 sur OpenAlexafffund
Xiujuan Chen, Wen Huang, Baiyu Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Informatics Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésMembraneSurface modificationBiofoulingMaterials scienceFiltration (mathematics)Membrane foulingFoulingChemical engineeringNanoparticleNanotechnologyChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Membrane filtration technology has been extensively applied in water/wastewater treatment to help address the issue of water shortage, in which polymeric membranes are most commonly used. However, the hydrophobic nature of polymeric membranes would contribute to membrane damage caused by accumulation of organic/inorganic fouling during filtration processes. The strategy of membrane surface functionalization with nanoparticles (NPs) has been investigated and utilized to effectively improve membrane performance. Herein, recent research efforts on surface functionalization of polymeric membranes with a variety of NPs for water/wastewater treatment were concisely reviewed, focusing on metal and metal-oxide NPs. Methods for the immobilization of NPs on membrane surface and their influences on membrane properties and performances were overviewed. Results and contributions achieved in the improvement of membrane performances through surface functionalization with NPs were summarized, and emphasis was given to membrane hydrophilicity, stability, as well as antifouling and antibacterial property. Furthermore, perspectives on the current challenges and future research needs in the development and application of surface functionalized polymeric membranes were discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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