Polyamide thin film nanocomposite membranes modified with cationic nanogel for efficient Li+/Mg2+ separation
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.
Notice bibliographique
Résumé
Lithium-ion batteries are central to the energy transition; however, the limited and unstable supply of lithium remains a significant bottleneck for scaling electric vehicles and energy storage systems. To meet the growing demand for lithium, developing efficient and environmentally sustainable technologies for extracting Li + from salt-lake brines is essential. In this study, nanofiltration (NF) membranes with ultra-high Li + /Mg 2+ selectivity and enhanced water permeability were fabricated by coating the surface of polyamide (PA) thin-film co mposite (TFC) membranes with a cationic nanogel, poly(N-isopropylacrylamide-co-N-(3-aminopropyl) methacrylamide hydrochloride) [p(NIPAM-co-APMAH)]. The nanogel was synthesized via free radical polymerization using N-isopropylacrylamide (NIPAm) and N-(3-aminopropyl) methacrylamide hydrochloride (APMAH) as monomers, and N , N ′-methylenebis(acrylamide) (BIS) as the crosslinker. Density functional theory (DFT) and zeta potential results indicated that modifying the membrane with a cationic nanogel reduced the surface negativity of the membrane. In a 2000 ppm salt solution with a Li + /Mg 2+ ratio of 1:20, the optimized membrane (M500 containing 500 ppm nanogel) achieved a Li + /Mg 2+ selectivity of 31 and a water flux of 54.3 L m −2 h −1 , representing a fivefold increase in selectivity and a 42 % improvement in water flux over the unmodified membrane. These findings demonstrate the successful decoupling of the conventional selectivity-permeability trade-off in NF membranes, highlighting a promising pathway for high-performance Li + extraction from salt-lake brines.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 découle