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Enregistrement W4413096311 · doi:10.1109/iccsp64183.2025.11088765

Integrated Spray Coating for Rapid Production of Thin-Film Composite Membranes with Improved Desalination Efficiency

2025· article· en· W4413096311 sur OpenAlexaff
C Poonguzhali, S. D. Jadhav, Vinod Kumari, Bhanu Prakash, S. Arunkumar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensPan Am Clinic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDesalinationMaterials scienceMembraneCoatingComposite numberThin-film composite membraneComposite materialProcess engineeringEngineeringReverse osmosisChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the current literature on synthesis of TFC membranes, this research presents a new and state-of-art technique to achieve spray coating of TFC membrane through one-step process. This three-stage formation process is more efficient than other conventional multi-step methods for forming the selective layer and the porous support because this new technique combines spray-assisted phase inversion and interfacial polymerization into a single process. This considerably minimises fabrication time, following a membrane fabrication process of less than 2 hours as opposed to conventional fabrication of between 2 to 5 days. The following TFC as proposed present high-performance enhancement achieved by obtaining a water permeance of 2.6Lm-2h-1bar compared to traditional membranes while maintaining high salt rejection rate of over 95% when tested with 2000ppm saline solution at moderate pressure and ambient temperatures. Furthermore, this process is sustainable oriented, that reduce using unnecessary material and considering the ecology severely. This revolutionary fabrication technique provides an economical, fast and sustainable process for fabricating highly effective TFC membranes that can lead to potential improvement in desalination technology and finding solution to major water issues in the world.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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