Graphene Oxide Surface Modification of Reverse Osmosis (RO) Membrane via Langmuir–Blodgett Technique: Balancing Performance and Antifouling Properties
Notice bibliographique
Résumé
The reverse osmosis water treatment process is prone to fouling issues, prompting the exploration of various membrane modification techniques to address this challenge. The primary objective of this study was to develop a precise method for modifying the surface of reverse osmosis membranes to enhance their antifouling properties. The Langmuir-Blodgett technique was employed to transfer aminated graphene oxide films assembled at the air-liquid interface, under specific surface pressure conditions, to the polyamide surface with pre-activated carboxylic groups. The microstructure and distribution of graphene oxide along the modified membrane were characterized using SEM, AFM, and Raman mapping techniques. Modification carried out at the optimal surface pressure value improved the membrane hydrophilicity and reduced the surface roughness, thereby enhancing the antifouling properties against colloidal fouling. The flux recovery ratio after modification increased from 65% to 87%, maintaining high permeability. The modified membranes exhibited superior performance compared to the unmodified membranes during long-term fouling tests. This membrane modification technique can be easily scaled using the roll-to-roll approach and requires minimal consumption of the modifier used.
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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) | 0,000 | 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 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 ».