Electro‐Conductive Silver‐Coated Polyamide‐Imide Membranes for Sustainable Water Treatment
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
Abstract This study focuses on developing and evaluating electro‐conductive polyamide‐imide (PAI) ultrafiltration membranes with a stable metallic coating that can tackle the dual challenges of dye removal and membrane fouling in wastewater treatment applications. The Ag‐coated PAI membranes exhibit high electrical conductivity (exceeding 5.6 × 10 4 S cm −1 ), enabling the use of an applied electric potential to enhance dye removal efficiency and mitigate membrane fouling via electrochemical mechanisms. The electrochemical impedance spectroscopy (EIS) test confirm the high conductivity of the membranes. Meanwhile, linear sweep voltammetry (LSV) revealed the presence of the oxygen reduction reaction (ORR) and the hydrogen evolution reaction (HER) on the membrane surface. These findings provide valuable insights into the electrochemical potential for fabricating electro‐conductive membranes (ECMs). The Ag‐PAI membranes demonstrate remarkable dye rejection, with rates reaching 97% for reactive red 120 (RR120) and 90% for reactive black (RB) at an applied voltage of 7 V, while maintaining a consistent permeate flux of ≈100 LMH. The membranes also show significantly improved resistance to organic fouling, with the flux recovery ratio (FRR) increasing from 49.14% for pristine PAI to 80.41%, representing a 31% enhancement. The enhanced antifouling performance is attributed to gas bubble formation during voltage application, which disrupted the accumulation of the fouling cake layer. Together, these mechanisms effectively enhance the overall performance of the membrane.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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