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Enregistrement W4408186005 · doi:10.1016/j.jiec.2025.03.004

Two-dimensional (2D) material nanofiltration membranes for effective recovery of lithium

2025· article· en· W4408186005 sur OpenAlex
Ghuzanfar Saeed, Asrar Alam, Rajangam Vinodh, Dasha Kumar Km, Chandu V.V. Muralee Gopi, Kwang Ho Kim, Bogale Tadesse

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Industrial and Engineering Chemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanofiltrationMembraneLithium (medication)Materials scienceChromatographyChemical engineeringChemistryEngineeringMedicineBiochemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,219 · 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