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Enregistrement W4413369472 · doi:10.1002/app.57878

The Preparation of Polyvinyl Chloride Nanofiber Membrane by Melt Electrospinning for Ester Plasticizer Adsorption

2025· article· en· W4413369472 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Science and PVC
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyvinyl chloridePlasticizerElectrospinningNanofiberAdsorptionMembraneChemical engineeringMaterials sciencePolymer chemistryChlorinated polyvinyl chloridePolymer scienceChemistryComposite materialPolymerOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Ester plasticizers are widely used in plastic products and can cause irreversible reproductive health damage and carcinogenic risk with prolonged exposure or ingress into the body, especially in drinking water. Therefore, it is urgent to study hydrophobic and lipophilic ester plasticizer filtration membranes. Due to the molecular polarity characteristics of polyvinyl chloride (PVC), it is more likely to attract ester plasticizers compared to other materials. Nanofiber membranes prepared from PVC may have good filtration effects on ester plasticizers. In this study, a green preparation method of PVC nanofiber membrane for adsorption of ester plasticizers is proposed, and the process includes gel preparation, melt electrospinning, and extraction. Extracted melt electrospun membrane shows excellent mechanical properties, with a tensile strength of 35.011 MPa, an elongation at break of 60%, and an average fiber diameter of 952 nm. The average adsorption multiplicity of the extracted fiber membrane for ester plasticizers was 9.32 g/g. The adsorption efficiency was 64.9% after 5 times reuse. The static adsorption multiplicity data of this study is 31 times higher than that of activated carbon materials and 23.3 times higher than that of reported resin materials.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,268 · 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