Incorporation of Functionalized Halloysite Nanotubes (HNTs) into Thin-Film Nanocomposite (TFN) Nanofiltration Membranes for Water Softening
Notice bibliographique
Résumé
Incorporating nanoparticles (NPs) into the selective layer of thin-film composite (TFC) membranes is a common approach to improve the performance of the resulting thin-film nanocomposite (TFN) membranes. The main challenge in this approach is the leaching out of NPs during membrane operation. Halloysite nanotubes (HNTs) modified with the first generation of poly(amidoamine) (PAMAM) dendrimers (G1) have shown excellent stability in the PA layer of TFN reverse-osmosis (RO) membranes. This study explores, for the first time, using these NPs to improve the properties of TFN nanofiltration (NF) membranes. Membrane performance was evaluated in a cross-flow nanofiltration (NF) system using 3000 ppm aqueous solutions of MgCl2, Na2SO4 and NaCl, respectively, as feed at 10 bar and ambient temperature. All membranes showed high rejection of Na2SO4 (around 97–98%) and low NaCl rejection, with the corresponding water fluxes greater than 100 L m−2 h−1. The rejection of MgCl2 (ranging from 82 to 90%) was less than that for Na2SO4. However, our values are much greater than those reported in the literature for other TFN membranes. The remarkable rejection of MgCl2 is attributed to positively charged HNT-G1 nanoparticles incorporated in the selective polyamide (PA) layer of the TFN membranes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».