Response Surface Methodology Modeling Correlation of Polymer Composite Carbon Nanotubes/Chitosan Nanofiltration Membranes for Water Desalination
Notice bibliographique
Résumé
Quick population growth and worldwide industrialization is creating serious issues in accessing safe drinking water, which necessitates the exploration of operative and economical water treatment methods. This study aims to develop chitosan and carbon nanotube (CNT)-incorporated nanofiltration polyethersulfone (PES) membranes via the phase inversion method that have effective salt rejection capability. Various membranes, i.e., pristine PES, PES─0.75 wt % chitosan, PES─0.1 wt % CNTs, and PES─0.1 wt % CNT/chitosan composites, were fabricated and characterized. The composition, surface texture, and cross-sectional microstructures of the synthesized membranes were investigated by using attenuated total reflection–Fourier-transform infrared spectroscopy, atomic-force microscopy, and scanning electron microscopy, respectively. The chitosan/MWNTs containing a PES membrane showed excellent water flux and salt rejection. This composite membrane registered a maximum water flux of 80.26 L/m 2 ·h and ∼95.5% salt rejection at 40 °C and 4 kg/cm 2 of feed water pressure, as validated by ANOVA analysis. Response surface methodology showed a complete fit for the experimental analysis. This study suggests that the designed membrane can be used in practice to treat brackish water.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».