Engineering Dual CO<sub>2</sub>‐ and Photothermal‐Responsive Membranes for Switchable Double Emulsion Separation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stimulus‐responsive membranes demonstrate promising applications in switchable oil/water emulsion separations. However, they are unsuitable for the treatment of double emulsions like oil‐in‐water‐in‐oil (O/W/O) and water‐in‐oil‐in‐water (W/O/W) emulsions. For efficient separation of these complicated emulsions, fine control over the wettability, response time, and aperture structure of the membrane is required. Herein, dual‐coated fibers consisting of primary photothermal‐responsive and secondary CO 2 ‐responsive coatings are prepared by two steps. Automated weaving of these fibers produces membranes with photothermal‐ and CO 2 ‐responsive characteristics and narrow pore size distributions. These membranes exhibit fast switching wettability between superhydrophilicity (under CO 2 stimulation) and high hydrophobicity (under near‐infrared stimulation), achieving on‐demand separation of various O/W/O and W/O/W emulsions with separation efficiencies exceeding 99.6%. Two‐dimensional low‐field nuclear magnetic resonance and correlated spectra technique are used to clarify the underlying mechanism of switchable double emulsion separation. The approach can effectively address the challenges associated with the use of stimulus‐responsive membranes for double emulsion separation and facilitate the industrial application of these 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 | 0,000 | 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 ».