Two-dimensional (2D) material nanofiltration membranes for effective recovery of lithium
Notice bibliographique
Résumé
With the consistent increase in global demand for renewable energy, microelectronics, and electric vehicles, the demand for lithium has surged drastically in recent years to ensure sustainable growth of respective sectors. Recovery of lithium particularly from seawater has emerged as a cutting-edge technology to strengthen lithium resources. Since the innovation of two-dimensional (2D) materials, 2D materials-driven nanofiltration (NF) membranes have been on the top priority for lithium recovery, mainly due to their cost-effectiveness and energy efficiency. The most phenomenal aspect associated with 2D materials nanofiltration process is that exceptional ions and water permeation phenomena have been attained. These results are achieved mainly due to the existence of a synergistic effect between controlled pore size (stacking space available between adjacent layers) and surface properties of nanopores/nanochannels developed in membranes. In this review report, we have outlined and discussed various 2D materials including graphene, graphene oxide (GO), MXene (Ti 3 C 2 X), hexagonal-boron nitride (h-BN), metal–organic framework, metal covalent framework, and transition metal dichalcogenides (TMDs) deployed for construction of nanofiltration membranes along with their attained monovalent metal ions rejection outcomes, Li + ions in particular. Various strategies (i.e., defect engineering, cation regulations, and modification of surface functional groups) have been explained in detail in order to create nanopores into nanosheets and to tune the interlayer spacing of 2D nanofiltration membranes. Moreover, 2D materials composite nanofiltration membranes with improved metal ion rejection rates, hydrophobicity, enhanced structural integrity in varied pH solutions, and non-swelling characteristics have also been discussed. Finally, to promote the development of 2D materials-driven nanofiltration membranes with further enhanced lithium-ion recovery rates, rational design of membrane structures, relevant challenges, and future perspectives are insightfully addressed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».