Facile Epitaxial Growth of Novel Nanoscale Ag-MAFs on Reverse Osmosis Membranes: Enhancing Performance, Antibacterial Activity, and (Bio)fouling Resistance
Notice bibliographique
Résumé
The increasing demand for advanced thin-film composite (TFC) membranes stems from the limitations of current commercial membranes, particularly their vulnerability to biofouling. In this study, novel silver-based metal-azolate frameworks (Ag-MAFs) were grown insitu on the surface of TFC reverse osmosis (RO) membranes. This functionalization resulted in a 45% increase in permeate flux without compromising salt rejection (97.6%) compared to pristine TFC membranes. The surface functionalization process is rapid, non-destructive, and employs eco-friendly solvents, silver salts, and amino-benzimidazole ligands, enabling repeatable modifications without affecting separation efficiency. The successful integration of Ag-MAFs onto the membrane surface was confirmed through comprehensive chemical characterization, including Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy, X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), and energy dispersive X-ray (EDX) analysis. Notably, Ag-MAFs demonstrated strong stability, with no detectable leaching or detachment after 20 days of continuous water immersion. Morphological analysis using scanning electron microscopy (SEM) and confocal microscopy revealed that Ag-MAFs nanoparticles imparted robust antibacterial activity, reducing live bacterial populations by nearly 99%. Filtration tests showed that Ag-MAFs functionalized membranes exhibited superior fouling resistance and higher water recovery ratios than pristine membranes during a 10 h filtration cycle. This study presents a scalable and reproducible approach for developing advanced antibiofouling TFC membranes capable of long-term operation, eliminating the need for module disassembly and enhancing membrane longevity in practical applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».