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Enregistrement W4408360070 · doi:10.1016/j.seppur.2025.132469

NOM foulant−hypochlorite interactions impact PVDF UF membrane ageing

2025· article· en· W4408360070 sur OpenAlexafffund
Baohui Jia, Jia Bian, Rahul Dutta, Madjid Mohseni, Jong-Ho Lee, Robert C. Andrews, Pierre R. Bérubé

Notice bibliographique

RevueSeparation and Purification Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHypochloriteMembraneUltrafiltration (renal)AgeingChemical engineeringChemistryMaterials sciencePulp and paper industryChromatographyEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• NOM foulants enhance radical formation, accelerating UF membrane ageing. • Hydroxyl radicals are key drivers of membrane degradation during cleaning. • Radical scavengers could mitigate ageing resulting from chemical cleaning. Ultrafiltration (UF) membranes are widely used for drinking water treatment, but their performance deteriorates over time due to chemical cleaning with agents such as hypochlorite, which accelerates membrane ageing. The present study investigates the impact of interactions between model natural organic matter (NOM) components (i.e., bovine serum albumin, sodium alginate and humic acid), used to represent membrane foulants, and hypochlorite, used during chemical cleaning, on the ageing of polyvinylidene fluoride (PVDF) UF membranes. Both soak and cyclic accelerated ageing approaches were used to assess the contribution of model NOM foulants to membrane ageing during chemical cleaning. We quantified ageing based on the extent of changes in membrane physical, chemical, and hydraulic properties when exposed to cumulative doses ranging from 0 to 1,300,000 ppm·h, and explored the formation of radical oxidants from model NOM-hypochlorite interactions. Results demonstrate that model NOM foulants may significantly enhance the generation of radical oxidants during chemical cleaning with hypochlorite, which accelerates membrane ageing. The addition of radical scavengers effectively mitigated these effects, reducing the rate of membrane ageing. The results suggest that incorporating radical scavengers during chemical cleaning with hypochlorite could improve membrane longevity, particularly when considering facilities which treat source waters with limited natural scavengers. The study outcomes provide critical insights regarding the mechanisms of membrane ageing and offers practical strategies for its mitigation, paving the way for more sustainable water treatment operations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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