Preparation and characterization of <scp>PVA‐g‐GO</scp> / <scp>PVA</scp> / <scp>PAN</scp> composite membrane for pervaporation desalination
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Graphene oxide (GO) has extensive applications in membrane‐based separations, but its dispersion in the membrane has always been a problem due to the presence of π–π interactions in GO nanosheets. In this study, a grafting reaction was designed by using poly (vinyl alcohol) (PVA) for GO grafting modification and poly (vinyl alcohol)‐g‐graphene oxide (PVA‐g‐GO) nanocomposites were synthesized. The grafting material to GO was the same as the basic separation polymer material. PVA‐g‐GO showed better dispersibility and hydrophilicity than GO, and a series of composite membranes were prepared using a polyacrylonitrile (PAN) ultrafiltration (UF) membrane as a substrate. PVA‐g‐GO nanocomposites and membranes were characterized by using X‐ray diffraction (XRD), thermogravimetric analysis (TGA), Fourier‐transform infrared spectroscopy (FTIR), water contact angle, scanning electron microscopy (SEM), etc. The addition of PVA‐g‐GO improved both the separation performance and anti‐swelling property of the composite membrane, and the PVA‐g‐GO/PVA/PAN composite membrane loaded with 2 wt.% PVA‐g‐GO obtained a high flux of 4.46 kg/m 2 · h and a high rejection of 99.99% when dehydrating 3.5 wt.% NaCl solution at 30°C by pervaporation.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».