Aquaporin‐Based Biomimetic Membranes for Low Energy Water Desalination and Separation Applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The emergence of biomimetic materials developed using nature's inspiration and biological domains can drive a paradigm shift in the design and operation of future‐generation materials in separation applications. In recent years, biomimetic membranes have drawn interest of many researchers for water treatment applications. Among the biomimetic membranes, protein‐based membranes, specifically those synthesized by aquaporin, have received much attention in recent years due to their high osmotic water permeability and excellent ability to remove small molecules, thereby overcoming the trade‐off between the water flux and the contaminant's rejection. The separation efficiency and fouling properties are significantly improved by taking advantage of the strategies evolved in nature. This review provides a comprehensive overview of the state‐of‐the‐art aquaporin‐based biomimetic membranes (ABMs), mainly focusing on their synthesis, characterization, and performance as selective layer in composite membranes for reverse osmosis, nanofiltration, and forward osmosis for water desalination. Fabrication methods and characterization techniques of ABMs and their performance in water desalination are also reviewed, while the main obstacles for their successful commercial viability in wastewater treatment are provided. The applications of ABMs in various separation processes other than water desalination and their potential market are presented to inspire future researchers in this versatile area.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».