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Enregistrement W4402518461 · doi:10.26434/chemrxiv-2024-c9w7l

Fabrication of superhydrophilic membranes for oil-water separation: A life cycle assessment study

2024· preprint· en· W4402518461 sur OpenAlexaff
Dixit V. Bhalani, Yi Yang, Suresh K. Jewrajka, Junjie Shen

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesRoyal Academy of Engineering
Mots-clésSuperhydrophilicityFabricationMembraneSeparation (statistics)Materials sciencePetroleum engineeringProcess engineeringChemical engineeringEnvironmental scienceEngineeringComputer scienceChemistryWetting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Membrane-based technologies are widely used in oily wastewater treatment. This study selects two superhydrophilic ultrafiltration (UF) membranes (denoted M1 and M2) for oil-in-water emulsion separation and evaluates the environmental impact of membrane fabrication using life cycle assessment (LCA). Although the two membranes have similar separation performance, M1 exhibits ~40% lower environmental impacts than M2 in almost every category owing to its fewer modification steps, lower electricity use, and less solvent consumption. Electricity consumption, reactive-copolymer synthesis, and toxic-solvent use are identified as environmental hotspots in membrane fabrication. A sensitivity analysis of different energy sources reveals that coal-based electricity has the greatest environmental impact, while photovoltaic energy reduces the impact by up to 71%. Considering solvents, dimethylformamide (DMF) shows a slightly lower environmental impact than N-methyl-2-pyrrolidone (NMP).

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 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)0,000
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 enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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