Functionalized graphene nanosheets as filtration membranes for theremoval of Cd2+ from wastewater
Notice bibliographique
Résumé
Toxic metals such as Pb, Cu, Cd, Zn, Ag, and Hg can be seen in industrial wastewater. The existence of these heavy metals in environment can cause liver and kidney disease, and thus is extremely harmful. Filtration-based membranes, such as reverse osmosis and nanofiltration membranes, can help to remove heavy metals from contaminated water by physical separation. The membrane acts as a barrier that allows only water molecules to pass through, while blocking pollutants, e.g., heavy metal ions. The process can effectively reduce the concentration of heavy metals in water, making it safer for consumption and other uses. In this study, the performance of nonporous graphene (NPG), which is functionalized by hydrogen (NPG-H) and hydroxyl (NPG-OH) as a nanostructure membrane, has been investigated by molecular dynamics techniques. These membranes had two different pore sizes, for which the radius is 5 and 10 , respectively, leading to 4 different types of membranes. An external pressure was applied to the system to mimic pressure-driven filtrations. It was found that with a small pore (5 ), both NPG-H and NPG-OH totally rejected Cd 2+ and Cl -1 , while with a large pore (10 ), Cd 2+ gradually passed through NPG-H and NPG-OH membranes. In terms of water molecules filtered, membranes with large pores have a larger permeability compared to those with small pores. For the effects of functional groups, compared to NPG-OH, NPG-H can allow more water molecules to permeate the pore, regardless of pore sizes. On the other hand, the rejection rates of functional groups for Cd 2+ and Cl -1 show dependences on pore sizes. The underlying mechanisms for these observations will be explored. The results obtained shed lights on the effects of pore sizes and functional groups on water permeability and Cd 2+ rejection rate for graphene-based filtration membranes.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».