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Enregistrement W4388478855 · doi:10.1021/acsaenm.3c00550

Superhydrophilic Electrospun Polyamide-Imide Membranes for Efficient Oil/Water Separation under Gravity

2023· article· en· W4388478855 sur OpenAlex
Pramod M. Gurave, Masoud Rastgar, Md Mizanul Haque Mizan, Rajiv K. Srivastava, Mohtada Sadrzadeh

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueACS Applied Engineering Materials · 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-clésMembraneElectrospinningMaterials sciencePolyamideChemical engineeringSuperhydrophilicityPorosityEmulsionFoulingFiltration (mathematics)PolymerPolymer chemistryComposite materialContact angleChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The efficient separation of oil/water mixtures by membrane technology is highly dependent on the performance of membrane materials. The emergence of electrospinning has opened up opportunities for designing super porous structures with excellent oil/water separation efficiency. Herein, we prepared electrospun nanofibrous membranes using a highly hydrophilic and thermomechanically stable polyamide-imide (PAI) polymers. The fabricated membranes by a set of optimized electrospinning processes were examined in the gravity-driven separation of various oil/water emulsions. The effect of polymer concentration on fiber diameter and porosity of membranes was evaluated. It was observed that increasing the PAI concentration in the electrospinning dope resulted in the fabrication of membranes with larger fibers and a larger pore size. The fiber diameter and thus, the porosity and pore size of the membrane influenced the flux and separation efficiency during filtration. The membrane with a 12% PAI concentration (EM1) showed a lower flux, whereas the 21% PAI membrane (EM4) offered a higher flux but lower separation efficiency. The membranes exhibited excellent underwater antioil adhesion behavior by completely repelling n -hexane, mineral oil, n -hexadecane, and gasoline droplets from their prewetted surfaces. Compared to other membranes, the 15% PAI membrane (EM2) was found to strike a balance between water flux and oil rejection while also exhibiting strong resistance to oil fouling, as evidenced by its relatively lower flux decline (FD) and higher flux recovery ratio (FRR) when filtering various emulsions. The EM2 membrane demonstrated an excellent pure water flux of 800 to 900 L/m 2 h (LMH) and an emulsion flux of 380 to 410 LMH. The FRR and oil rejection of the membrane were 91–97 and >99%, respectively. Moreover, the prepared membrane was stable at pH 3 to 9 with a consistent separation performance. The EM2 membrane was also utilized for n -hexane/water emulsion separation in cyclic tests and provided stable oil rejection and FRR after 10 cycles, demonstrating the high potential of this membrane in real oil/water emulsion separation processes.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,229 · 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