Graphene oxide incorporated polyether sulfone nanocomposite antifouling ultrafiltration membranes with enhanced hydrophilicity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, the polyether sulfone (PES) based membranes containing various concentrations of graphene oxide (GO), polyvinylpyrrolidone (PVP), and polyethylene glycol (PEG) were synthesized via the phase immersion method. This study aims to evaluate the effect of GO addition on the structural properties and performance of the membranes. The membranes were analyzed by x-ray diffraction (XRD), scanning electron microscopy (SEM), and Fourier transforms infrared spectroscopy (FTIR). The FTIR-ATR spectra indicated the presence of hydroxyl and carboxylic acid groups on the surface of GO-incorporated membranes, which improved their dispersion in the polymeric matrix and hydrophilicity. The SEM analysis of the GO-containing PES membranes confirmed the formation of a well-defined finger-like porous structure presenting adequate water flux (95 l.m–2.h–1) and salt rejection (72%) compared to the pristine PES membranes (46 l.m–2.h–1 and ∼35%, respectively). In addition, the significantly large wettability and considerably improved antibacterial characteristic (against S. aureus and E. coli strains) of the GO-PES membranes are considered impressive features.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».