Influence of different treatment conditions on the filtration performance of conventional electret melt blown non-woven and novel nano FFP2 masks
Notice bibliographique
Résumé
To allow an efficient protection against viruses like the severe acute respiratory syndrome coronavirus type 2 (SARS-CoV-2), it is important to avoid their spreading by using filtering face pieces (FFP), which are categorized by different standards according to their filtration efficiency. In this study, we subjected six brands of FFP2 standard masks to three different conditions and subsequently analysed them for their filtration performance to evaluate potentials for reusability. The conditions comprised changes of temperature and air humidity, an exposure to isopropyl alcohol (IPA) and an autoclave sterilization. While four of six masks consisted of electrostatically treated melt blown non-wovens, two masks were fabricated using a nanofibrous multilayer system. Due to the absence of prior electrostatic treatment, the nano-masks did not show a significant change in filtration efficiency when discharged by IPA, unlike the melt blown nonwoven masks showing a significant decrease of filtration efficiency down to around 50% at a particle size of 0.3 μm. However, most melt blown masks maintained a sufficient filtration efficiency after all other treatments with even better results than the nanofibrous masks. This was particularly the case for the capacity to filter smallest particles/droplets with a size of around 0.1 μm, which is below the range of typical filtering standards and important for the retention of virally contaminated nano-aerosols or unattached viruses. After temperature/humidity variation and autoclave sterilization, melt blown masks were able to retain a filtration efficiency up to over 90% at 0.1 μm contrary to nano-masks showing a decrease down to around 70%. Based on their better filtration performance, lower price and potential reusability, we conclude that electret melt blown masks are the preferable type of FFP2 masks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».