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Enregistrement W4406130898 · doi:10.3389/frmst.2024.1542869

Editorial: Reviews in membrane modules and processes

2025· editorial· en· W4406130898 sur OpenAlexaff
Nalan Kabay, Mohammad Mahdi A. Shirazi, Enver Güler, Marek Bryjak

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Membrane Science and Technology · 2025
Typeeditorial
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCognitive sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The design of membrane modules plays a crucial role in determining the efficiency, scalability, and cost-effectiveness of membrane processes used in various applications such as water treatment, resource recovery, and energy production [1]. A well-optimized module design enhances mass and heat transfer, minimizes fouling, and improves operational stability, making membrane technologies more viable for industrial and municipal use [2,3].The design of membrane modules for membrane processes hinges on several critical parameters to ensure efficiency, durability, and adaptability across various applications. These parameters are shown in Figure 1.Membrane material must be chemically compatible and mechanically durable for long-term performance and cleaning [4]. Module configurations, such as spiral wound or hollow fiber, aim to maximize packing density while ensuring ease of maintenance. A high surface area-tovolume ratio is crucial for enhanced flux but must be balanced against pressure drop considerations [5]. Effective hydrodynamic design ensures uniform flow distribution, reduces dead zones, and minimizes fouling through turbulence promoters or optimized spacers [6].Additionally, fouling and scaling control features, such as anti-fouling coatings or spacer designs, enhance performance and facilitate cleaning, making these parameters integral to robust and efficient module design [7,8].For example, in nanofiltration (NF), module design influences salt rejection rates, flux performance, and energy efficiency, which are critical for applications like softening and desalination [9]. Similarly, in membrane distillation (MD), the module design, including membrane arrangement and thermal integration, significantly impacts the recovery of clean water and valuable resources from challenging feed streams such as brines and industrial effluents [10]. In membrane bioreactors (MBRs), as another example, module design directly affects aeration efficiency, fouling control, and energy consumption, which are crucial for treating municipal and industrial wastewater while maintaining high-quality effluent standards [11,12]. Advances in module designs, such as spacer configurations, hollow fiber membranes, and spiral wound setups, are pivotal for pushing the boundaries of performance and ensuring sustainable and cost-effective solutions in these membrane-based processes [13,14]. The Web of Science Engin shows 15411 hints for the phrase 'membrane module' and counts 946 reviews. This Research Topic covers four review papers on "Membrane modules and processes". The above review papers demonstrate the interdisciplinary fields of membrane science and technology, covering materials, chemistry, chemical engineering and environmental engineering. In addition, these review papers clearly indicate the flexibility of membrane processes in various applications including wastewater treatment and energy production. We consider that much remains to be explored as the field of membrane modules and processes continues to expand.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0000,005
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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