Tailored l-Arginine modified Poly(piperazine-amide) nanofiltration membrane with enhanced water permeability for efficient Li+/Mg2+ separation
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, there has been a growing focus on lithium recovery from water resources using thin-film composite (TFC) nanofiltration (NF) membranes. In this study, a poly(piperazine-amide) NF membrane was fabricated via interfacial polymerization (IP) between piperazine (PIP) and trimesoyl chloride (TMC) to effectively separate Li + from Mg 2+ . However, the trade-off between water permeability and Li + /Mg 2+ selectivity presented a challenge, requiring additional surface modification to optimize performance. The surface of the poly(PIP-amide) membrane was modified with ARG amine-based hydrophilic monomer, followed by crosslinking with glutaraldehyde (GLA). The amine groups of ARG are expected to interact with the unreacted acyl chloride groups of TMC, increasing the positive surface charge and thereby improving Li + /Mg 2+ selectivity. The membrane modified with ARG and GLA (A2-G0.3) exhibited a significantly improved Li + /Mg 2+ selectivity of 17.11, compared to 5.14 for the unmodified membrane when tested in a solution containing 2000 ppm of salts (Li + /Mg 2+ of 1:20). Notably, the A2-G0.3 membrane demonstrated a Li + rejection of −45.4 and Mg 2+ rejection of 91.5 %, with a water flux of 47.0 Lm −2 h −1 at 70 psi. When tested with a simulated brine with a total salt concentration exceeding 21,000 ppm, the membrane exhibited a Li + rejection of 9.5 % and Mg 2+ rejection of 90.1 %, along with a water flux of 18.6 Lm −2 h −1 at low pressure of 70 psi. The membrane maintained consistent performance over 200 h of simulated feed filtration, demonstrating its long-term stability. Moreover, the antifouling performance of the membrane was greatly improved by grafting the ARG-GLA layer onto its surface. These findings highlight the modified membrane's potential for effective lithium recovery in high-salinity environments.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».