Bacterial cellulose-graphene oxide composite membranes with enhanced fouling resistance for bio-effluents management
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial cellulose composites hold promise as renewable bioinspired materials for industrial and environmental applications. However, their use as free-standing water filtration membranes is hindered by low compressive strength, fouling, and poor contaminant selectivity. This study investigates the potential of bacterial cellulose-graphene oxide composites membranes for fouling resistance in pressure-driven filtration. Graphene oxide dispersed in poly(ethylene glycol) (PEG-400) is incorporated as a reinforcing filler into 3D network of bacterial cellulose using an in-situ synthesis method. The effect of graphene oxide on in situ fermentation yield and the formation of percolated-network in the composites shows that the optimal membrane properties are reached at a graphene oxide loading of 2 mg/mL. The two-dimensional graphene oxide nanosheets uniformly dispersed into the matrix of bacterial cellulose nanofibers via hydrogen-bonded interactions demonstrated nearly twofold higher water flux (380 L m −2 h −1 ) with a molecular weight cut-off ranging between 100–200 KDa and a sixfold increase in wet compression strength than pristine BC. When exposed to synthetic organic foulants and bacterial rich feed solutions, the composite membranes showed more than 95% flux recovery. Additionally, the membranes achieved over 95% rejection of synthetic natural organic matter and bacterial rich solutions, showcasing their enhanced fouling resistance and selectivity.
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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) | 0,000 | 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 ».