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Enregistrement W4384296930 · doi:10.1126/sciadv.adg6638

Pressure-driven distillation using air-trapping membranes for fast and selective water purification

2023· article· en· W4384296930 sur OpenAlexaff
Duong T. Nguyen, Sangsuk Lee, Kian P. Lopez, Jongho Lee, Anthony P. Straub

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDivision of Chemical, Bioengineering, Environmental, and Transport SystemsUniversity of Colorado BoulderBureau of ReclamationNational Science Foundation
Mots-clésMembraneMembrane distillationChemical engineeringDesalinationPortable water purificationChemistryChlorineDistillationChromatographyMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Membrane technologies that enable the efficient purification of impaired water sources are needed to address growing water scarcity. However, state-of-the-art engineered membranes are constrained by a universal, deleterious trade-off where membranes with high water permeability lack selectivity. Current membranes also poorly remove low–molecular weight neutral solutes and are vulnerable to degradation from oxidants used in water treatment. We report a water desalination technology that uses applied pressure to drive vapor transport through membranes with an entrapped air layer. Since separation occurs due to a gas-liquid phase change, near-complete rejection of dissolved solutes including sodium chloride, boron, urea, and N -nitrosodimethylamine is observed. Membranes fabricated with sub-200-nm-thick air layers showed water permeabilities that exceed those of commercial membranes without sacrificing salt rejection. We also find the air-trapping membranes tolerate exposure to chlorine and ozone oxidants. The results advance our understanding of evaporation behavior and facilitate high-throughput ultraselective separations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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