Hybrid Star-Shaped Block Copolymers for Fabricating Fouling-Resistant Membranes
Notice bibliographique
Résumé
Star-shaped block copolymers (SPs), comprising a hydrophobic cross-linked polystyrene (PS) core with extended hydrophilic polyethylene glycol (PEG) arms, showed high promise as a class of branched amphiphilic coating material, since the coatability and antifouling properties of the SPs could be tailored simply by tuning the core and/or arm compositions. However, the complex reaction sequences required for synthesizing SPs have been an obstacle for scale-up and, therefore, their practical applications. Herein, we have developed an SP architecture from an inorganic silica nanoparticle (SiO 2 NP) core, significantly simplifying the synthesis and enabling scale-up at much lower costs. The pressure-assisted coatability of three SiSPs with three different PEG lengths (i.e., SiSP1, SiSP2, and SiSP3 with 28, 54, and 129 PEGMA repeating units) on polysulfone ultrafiltration membranes was evaluated by scanning electron microscopy (SEM) and contact angle measurement. The SiSPs with medium PEG arm length (i.e., SiSP2 with 54 PEGMA repeating units) demonstrated superior thin-layer coatability and UV-induced stabilization. The protein solution filtration exhibited very low fouling, ca. 3% flux decline ratio (FDR) and ca. 97% flux recovery ratio (FRR), for UV-SiSP2 coated PSF UF membrane compared to significant fouling for pristine membrane (ca. 41% FDR and ca. 71% FRR). The three times enhancement in oleophobicity of the SiSP2 coated membrane has endowed almost seven times improvement in the permeation flux during oil emulsion filtration and 100% FRR contrary to zero flux recovery for pristine membrane. This study offers insights regarding the cost-efficient and facile synthesis of block copolymer nanoarchitecture SiSPs, which has the potential for water purification, lubrication, emulsification, and biomedical applications.
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 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) | 0,000 | 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 ».