Integration of Porous Nanomaterial-Infused Membrane in UF/FO Membrane Hybrid for Simulated Osmosis Membrane Bioreactor (OsMBR) Process
Notice bibliographique
Résumé
This study explored the use of a combination of hydrothermal and sol–gel methods to produce porous titanium dioxide (PTi) powder with a high specific surface area of 112.84 m2/g. The PTi powder was utilized as a filler in the fabrication of ultrafiltration nanocomposite membranes using polysulfone (PSf) as the polymer. The synthesized nanoparticles and membranes were analyzed using various techniques, including BET, TEM, XRD, AFM, FESEM, FTIR, and contact angle measurements. The membrane’s performance and antifouling properties were also assessed using bovine serum albumin (BSA) as a simulated wastewater feed solution. Furthermore, the ultrafiltration membranes were tested in the forward osmosis (FO) system using a 0.6-weight-percent solution of poly (sodium 4-styrene sulfonate) as the osmosis solution to evaluate the osmosis membrane bioreactor (OsMBR) process. The results revealed that the incorporation of PTi nanoparticles into the polymer matrix enhanced the hydrophilicity and surface energy of the membrane, resulting in better performance. The optimized membrane containing 1% PTi displayed a water flux of 31.5 L/m2h, compared to the neat membrane water value of 13.7 L/m2h. The membrane also demonstrated excellent antifouling properties, with a flux recovery of 96%. These results highlight the potential of the PTi-infused membrane as a simulated osmosis membrane bioreactor (OsMBR) for wastewater treatment applications.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».