Pervaporative desalination of high salinity water using chitosan‐based thin film composite membranes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pervaporation is regarded as one of the most promising technologies for desalination due to its extremely low energy consumption and ability to process high salinity solutions. As an easily accessible natural material with various advantages, chitosan is a promising material for pervaporative desalination. However, the research in this regard is scarce, and all existing works only focus on the desalination of NaCl solutions. Since chitosan has the potential to chelate with various ions, its desalination performance for different salt solutions might vary. In this study, we applied chitosan‐based membranes to pervaporative desalination for various salt solutions. The effects that feed salts, feed concentration, and temperatures had on their performance were comprehensively investigated. Moreover, two types of chitosan (Chitosan‐K and Chitosan‐D) were utilized to investigate the impact of chitosan types and confirm the universality of the conclusion. It was found that the feed salts significantly impact the desalination performance of chitosan membrane depending on their chelation level with chitosan polymers, and the cations (rather than anions) of the salts have a more significant effect. The salt rejection was almost complete at all tested conditions, demonstrating chitosan to be a promising material for pervaporative desalination.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».