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Enregistrement W4415405569 · doi:10.1002/cjce.70127

Treatment of textile dye effluents using a new polyacrylonitrile nanofiltration membrane developed by <scp>UV</scp> photo grafting

2025· article· en· W4415405569 sur OpenAlexvenueno aff
Fatemeh Seifodin, Ahmad Akbari, Zeinab Khani‐Arani

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotoinitiatorNanofiltrationMembranePolyacrylonitrilePhotograftingAcrylic acidPhotopolymerMonomerDistilled water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The purpose of this research work is to develop a new nanofiltration membrane based on polyacrylonitrile (PAN) by ultraviolet photografting using acrylic acid as a vinyl monomer. This work represents a novel lead for applying new resources in activating PAN‐based membranes for photopolymerization reaction. Compared to traditional techniques that could only use photoactive membrane substrates, this method is an efficient procedure that shows a new perspective. Acid red 114, an azo dye, was used as photoinitiator in membrane surface modification process. The influence of different parameters on the grafting process such as irradiation time and monomer concentration on the performances and the characteristics of the membranes were examined. The grafted membrane in optimal condition was also evaluated for the removal of different salt solutions and different anionic direct dyes with the aim of reusing the dye and water in the process. Characterization of the modified membrane is performed by AFM, SEM, contact angle, and zeta potential. The retention of Na 2 SO 4 , MgSO 4 , NaCl, and CaCl 2 salts was obtained as 76%, 63.2%, 29.4%, 23.3%, and the retention of coloured pollutants DB15, DR16, DO26, and DY12 was acquired as 96.3%, 92.5%, 91.3%, and 85%, respectively. Distilled water permeability of photo‐grafted membrane was 13 L · h −1 · m −2 · bar −1 .

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 seuil0,002

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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