Development of hydroxyapatite-enhanced membrane for nanoplastics removal: Multiple scenarios and mechanism exploration
Notice bibliographique
Résumé
Nanoplastics (NPs) are widespread in wastewater systems and more toxic than microplastics (MPs), necessitating effective removal techniques. Although membranes can effectively remove MPs, their efficiency and mechanisms for NPs removal require further study. A novel hydroxyapatite functionalized PVDF (HAPF) membrane was developed for NPs removal. The optimized HAPF membrane was prepared via a one-step method with 800 mg/L HAP at pH 7.3 for 8 hours. It achieved a water flux of 4376.44 LMH, 3.4 times higher than that of the pristine PVDF membrane, while maintaining a polystyrene (PS) NPs rejection above 99.5%. The HAPF membrane maintained 95% of its pure water flux when treating wastewater with only PS NPs, but exhibited severe flux decline under varying conditions, such as surface-functionalized PS NPs, pH changes, or coexisting contaminants. Among these, the presence of MgSO 4 alongside PS NPs caused the most severe water flux reduction, with the HAPF membrane undergoing complete blocking, followed by the formation of a cake layer. XDLVO results revealed that there is an attractive interaction between the HAPF membrane and PS NPs, primarily driven by acid-base interaction. The HAPF membrane exhibited significantly lower R m and R f values than the PVDF membrane and achieved a flux recovery rate of 92.94% over multiple fouling-cleaning cycles. Its water flux was 18.9 times that of the PVDF membrane during long-term filtration. The developed HAPF membrane holds significant potential for advanced water treatment and fouling.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».