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Enregistrement W4386169439 · doi:10.1021/acsami.3c09964

“Biomass to Membrane”: Sulfonated Kraft Lignin/PCL Superhydrophilic Electrospun Membrane for Gravity-Driven Oil-in-Water Emulsion Separation

2023· article· en· W4386169439 sur OpenAlexafffund
Md Mizanul Haque Mizan, Pramod M. Gurave, Masoud Rastgar, Ahmad Rahimpour, Rajiv K. Srivastava, Mohtada Sadrzadeh

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research BoardNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada's Oil Sands Innovation AllianceUniversity of Alberta
Mots-clésMembraneMaterials scienceChemical engineeringContact angleSuperhydrophilicityEmulsionFiltration (mathematics)FoulingZeta potentialChromatographyComposite materialChemistryNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biobased membranes made with green solvents have numerous advantages in the water purification industry; however, their long-term use is impeded by severe membrane fouling and low structural stability. Herein, we proposed a facile and green approach to fabricate an eco-friendly and biodegradable electrospun membrane by simply blending polycaprolactone (PCL) with sulfonated kraft lignin (SKL) in a green solvent (i.e., acetic acid) without needing any additional post-treatment. We investigated the influence of SKL content on the surface morphology, chemical composition, and mechanical properties of the electrospun membrane. The SKL-modified membranes (L-5 and L-10) showed superhydrophilicity and underwater superoleophobicity with a water contact angle (WCA) of 0° (<3 s) and an underwater–oil contact angle (UWOCA) over 150° due to the combined effect of surface roughness and hydrophilic chemical functionality. Furthermore, the as-prepared membranes demonstrated excellent pure water flux of 800–900 LMH and an emulsion flux of 170–480 LMH during the gravity-driven filtration of three surfactant-stabilized oil-in-water emulsions, namely, mineral oil/water, gasoline/water, and n -hexadecane/water emulsions. In addition, these membranes exhibited superior antioil-fouling performance with excellent separation efficiency (97–99%) and a high flux recovery ratio (>98%). The 10 wt % SKL-incorporated membrane (L-10) also showed consistent separation performance after 10 cyclic tests, indicating its excellent reusability and recyclability. Furthermore, the stability of the membrane under harsh pH conditions was also evaluated and proved to be robust enough to maintain its wettability in a wide pH range (pH 1–10).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations31
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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