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Enregistrement W4404998225 · doi:10.1016/j.dwt.2024.100939

Synthesis and performance of polysulfone-chitosan ultrafiltration membranes for humic acid removal

2024· article· en· W4404998225 sur OpenAlexaff
Wafaa Kh. Al‐Musawy, Bakr M. Ibraheem, Teeba M. Darwesh, Mustafa H. Al‐Furaiji, Mohammed Awad, Qusay F. Alsalhy

Notice bibliographique

RevueDesalination and Water Treatment · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesUniversity of Technology - IraqMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaTechnische Universiteit Delft
Mots-clésPolysulfoneUltrafiltration (renal)Humic acidChitosanMembraneChemistryChemical engineeringChromatographyOrganic chemistryBiochemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural organic matter (NOM) constitutes a significant contaminant in water sources, adversely affecting drinking water quality and complicating purification processes. To mitigate these contaminants, the current state of the application uses membrane filtration along with structural and surface modification of membranes. This study presents the development of polysulfone (PSU) flat-sheet ultrafiltration (UF) membranes, modified with three different concentrations of chitosan (0.05, 0.06, and 0.08 g), a natural polymer, to enhance NOM removal. The membranes were rigorously characterized using Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy, scanning electron microscopy (SEM), and water contact angle (WCA), porosity, and pore size analysis. Furthermore, the study delves into the interaction mechanisms between chitosan and the PSU polymer matrix, as well as the transport phenomena involved. The findings indicate that increasing the chitosan content from 0.05 to 0.08 g markedly enhanced the membrane's surface properties, reducing the contact angle from 72.8° to 53.5° and nearly doubling the permeation rate despite the decrease in porosity and pore size. The PSU UF membrane with 0.08 g chitosan demonstrated a superior humic acid (HA) rejection rate of 90%, underscoring chitosan's potential for improving polymeric membranes in NOM removal applications.

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 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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,251

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,226 · 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.

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

Citations21
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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