Revealing Wetting Patterns of Porous Hydrophobic Membranes for Desalination Using Electrochemical Impedance Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Membrane distillation (MD) holds great promise for high salinity wastewater desalination, but membrane pore wetting remains a major hurdle to the process. We develop a novel framework to dynamically monitor the wetting progression of hydrophobic MD membranes and quantitatively describe the wetting status changes by implementing four-electrode mode electrochemical impedance spectroscopy (EIS). We decouple the membrane impedance into resistance and capacitance components, which are then translated into air gap span and wetted pore fractions. Distinguishing the wetting progression and the occurrence of pore breakthroughs, this framework successfully depicts the disparate wetting patterns of hydrophobic membranes induced by surfactants and low-surface-tension liquids. We show that the ability to instantaneously capture the wetting progression makes our framework particularly attractive for MD operations accompanied by slow wetting. EIS applied in our framework further reveals that a membrane of a randomly porous structure incurs a stepwise wetting front advancing by low-surface-tension liquids, as opposed to the single pore breakthrough event in the membrane of straight pores. Combined with the internal surface area and the pore size analyses, this illustration by EIS is used to model a randomly porous membrane as tortuous pores with multiple 'necks' of local minimum pore sizes.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».