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Enregistrement W4414845051 · doi:10.1016/j.desal.2025.119492

Chlorine production from brine using a novel superhydrophobic PTFE-PI-TiO₂ photocatalytic membrane contactor

2025· article· en· W4414845051 sur OpenAlexaff
Yao-Zhong Zhang, Chun Yin Jerry Lau, Ramin Farnood

Notice bibliographique

RevueDesalination · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChlorinePhotocatalysisMembraneWettingNanofiltrationBrineContact angleChloride

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents a photocatalytic membrane contactor for the simultaneous generation and separation of chlorine gas from acidified brine. This system uses a novel superhydrophobic polyimide-reinforced polytetrafluoroethylene composite membrane containing TiO₂ nanoparticles (PTFE–PI–TiO₂) fabricated via solution blow spinning. Incorporation of polyimide binder with optimal TiO₂ loading yielded hierarchical micro- and nanoscale porous membranes with high porosity (78 to 84 %). Surface wettability analysis demonstrated stable Cassie-Baxter superhydrophobicity up to 15 wt% TiO₂ loading, enabling stable gas-phase transport through membrane pores. Under UV illumination, the PTFE–PI–TiO₂-15 membrane achieved a peak steady-state chlorine generation rate of 19.50 mmol·m −2 ·h −1 from 35 g L −1 NaCl solution at pH 1. Radical scavenger and EPR studies indicated that chlorine evolution proceeded via direct hole oxidation of chloride ions without radical intermediates. Mass transfer modeling suggests that chlorine flux was governed by surface-exposed photocatalytic activity rather than membrane transport limitations. This work establishes a scalable, energy-efficient approach for chlorine recovery from desalination brine, offering a sustainable solution for brine management and decentralized chemical production.

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 seuil0,003

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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