Integration of Membrane-Based Pretreatment Methods with Pressure-Retarded Osmosis for Performance Enhancement: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Osmotic energy provides an emerging renewable alternative by leveraging the salinity gradient between two solutions. Among these technologies, pressure-retarded osmosis (PRO) has attracted attention; however, its deployment is hindered by obstacles resulting from impurities in feed and draw solutions and lack of suitable membranes. This review explores the integration of membrane-based pretreatments with PRO, highlighting their influence on resolving the technical drawbacks of standalone PRO systems. Membrane-based pretreatments have shown considerable potential to overcome these challenges by improving the quality of water, reducing membrane fouling and enhancing its performance, and ultimately contributing to recovery of energy, resulting in higher power density. Additionally, the use of different nanomaterials has been proposed for membrane modification to optimize PRO performance. Moreover, the study investigates recent advancements in hybrid configurations for harnessing existing infrastructure and to enhance energy efficiency. Offering a comprehensive review on this integrated approach contributes to valuable insights for advancing membrane-based hybrid systems toward commercial viability. Consequently, investment in developing advanced computational modeling and experimental validation, utilization of advanced membrane materials with higher fouling resistance, and optimization of system configurations by using dual-stage and multi-stage designs are required to overcome these limitations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».