Ultrathin Graphene Oxide Nanoribbon Networks as Architects of Enhanced Performance in Polyamide‐Based Nanofiltration Membranes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Customized architecture and chemistry play a pivotal role in conferring exceptional permeability and selectivity to polyamide (PA) membranes for desalination and ionic separation. Herein, a new interfacial polymerization (IP) template, the ultrathin graphene oxide nanoribbon (GONR) networks, is developed to meet the need for minimizing the funnel effect and mediating the IP reaction toward a highly permeable and selective membrane. The coated GONR template efficiently represents the gutter layer role and regulates the adsorption and transport of amine monomers at the GONR interface, which is studied by molecular simulation as well. The structure, electrostatic interaction, capillary rise, and nanoconfinement of the IP template are manipulated by different GONR loadings to optimize the membrane structure. The optimized GONR loading at 0.02 g m −2 results in a hybrid layered GONR/PA‐thin‐film‐composite nanofiltration membrane with nanostrip crumpled structure beyond the PA context, ultrathin 15 nm PA nanofilm, 80% cross‐linking degree, and narrow pore size distribution. The membrane passes the upper bound trade‐off with a permeance of 21.3 L m −2 h −1 bar −1 and a remarkable rejection of 98% for Na 2 SO 4 . This research offers a fresh perspective on comprehensively understanding the role of the IP template in creating a desired membrane for efficient desalination and ionic separation.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».