Cu-TCPP Metal–Organic Nanosheets Embedded Thin-Film Composite Membranes for Enhanced Cyanide Detection and Removal: A Multifunctional Approach to Water Treatment and Environmental Safety
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Cyanide is highly toxic, with widespread industrial use posing serious environmental risks. Effective materials for detecting and filtering cyanide from water are urgently needed. This study introduces a novel approach utilizing Cu-TCPP (TCPP = o -tetra(4-carboxyphenyl)porphine) metal–organic nanosheets (MONS) embedded in thin-film composite membranes, offering a multifunctional solution for cyanide detection and filtration. Ultrathin Cu-TCPP MONs were synthesized using a surfactant-assisted method featuring highly accessible metal centers that enhance cyanide interaction and detection. The membranes, developed by modifying cellulose acetate (CA) with Cu-TCPP MONs, demonstrated exceptional performance for cyanide removal. The 6% Cu-TCPP/CA membrane exhibited a 2.3-fold increase in pure water permeability and achieved a cyanide removal efficiency of 94.68%, significantly outperforming the pristine 0% Cu-TCPP/CA membrane (Pure Water Permeability (PWP) = 380.83 L m –2 h –1 bar –1; CN – removal = 5.01%). This is the first report describing the detection and removal of CN – in water using the membrane technique in literature. In addition to its removal efficiency, the Cu-TCPP MONs showed remarkable detection capabilities, with a calculated limit of detection of 1.76 × 10 –7 M, surpassing World Health Organization (WHO) and United States Environmental Protection Agency (EPA) safety standards for cyanide levels in water. Additionally, Cu-TCPP MONs, a bioimaging agent with excellent cell viability, were deployed to detect CN – in MiaPaCa-2 cells, detecting concentrations as low as 0.1 ppm.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».