Polyamide thin film nanocomposite membranes modified with cationic nanogel for efficient Li+/Mg2+ separation
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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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 ».