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Enregistrement W4399143435 · doi:10.1016/j.cej.2024.152672

Toward mechanically robust and highly recyclable adsorbents using 3D printed scaffolds: A case study of encapsulated carrageenan hydrogel

2024· article· en· W4399143435 sur OpenAlexafffund
Yalda Majooni, Kazem Fayazbakhsh, Nariman Yousefi

Notice bibliographique

RevueChemical Engineering Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHydrogels: synthesis, properties, applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSelf-healing hydrogelsAdsorptionMaterials scienceChemical engineeringDurabilityReusabilityNanocompositeSwellingIonic bondingBiopolymerComposite materialPolymerNanotechnologyChemistryPolymer chemistryOrganic chemistryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biopolymeric hydrogels have emerged as promising materials for water treatment; however, they exhibit limitations in terms of mechanical robustness and durability. To address these shortcomings, we implemented several strategies, such as (i) incorporation of graphene oxide (GO) to expand the range of molecular interactions within the hydrogels, (ii) increasing the degree of carrageenan biopolymer crosslinking by elevating the temperature of the ionic crosslinking bath, thereby enhancing the mechanical robustness of the hydrogels, and lastly, (iii) encapsulation of the nanocomposite hydrogels within 3D printed scaffolds to enhance the hydrogel durability. This study introduces the first adsorbent based on encapsulated hydrogels for water treatment, demonstrating a remarkable increase in its reusability, surpassing previous reports by at least 400 %. Through the optimization of the 3D printed scaffold design, we achieved a 140 % increase in the mass of encapsulated hydrogel, and engineered the available surface area to enhance both the durability and the environmental performance of the hydrogels. The addition of GO increased the adsorption capacity to 166.1 mg/g and the storage modulus at 10 Hz to 12.48 kPa, representing a 55 % and 305 % enhancement compared to the neat hydrogel, respectively. Moreover, the higher degree of ionic crosslinking further increased the storage modulus of the hydrogel by 261 %. Increasing the degree of crosslinking resulted in a lower hydrogel swelling ratio, improved chemical stability, and increased the reusability of the hydrogel beads. Hydrogel encapsulation significantly increased the chemical stability and reusability of the adsorbents. More than 90 % of the initial mass of the encapsulated hydrogel remained intact after 20 regeneration cycles. The reported results present a promising avenue toward the industrial-scale application of sustainable and green hydrogels for water treatment.

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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