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Enregistrement W4415447226 · doi:10.1016/j.memsci.2025.124857

Fibroin/chitosan blend membranes for perstractive removal of Hg(II) from aqueous solutions

2025· article· en· W4415447226 sur OpenAlexafffund
Zhaohui Fei, Beata Malczewska, Swapnali Hazarika, Xianshe Feng

Notice bibliographique

RevueJournal of Membrane Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMembraneMass transferStripping (fiber)Aqueous solutionThioureaWastewaterDownstream processingPhase (matter)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mercury (Hg(II)) contamination of water poses a significant environmental threat due to its high toxicity and bioaccumulation. In this study, fibroin/chitosan blend membranes were developed for the efficient removal of Hg(II) from aqueous solutions via perstraction using thiourea as a stripping agent at the downstream side to enhance Hg(II) removal. A resistance-in-series model was used to quantify and analyze the contributions of the individual resistance component in the overall mass transfer process. The research findings emphasized that while the membrane imparted a significant resistance to perstractive Hg(II) removal, the external mass transfer resistances (i.e., liquid phase boundary layer resistances, interfacial mass transfer resistance for Hg(II) release from the membrane at the downstream side) were also significant. The latter aspect was especially important when a thin membrane was used. While the liquid boundary effects could be reduced by proper management of the liquid phase hydrodynamics, the use of thiourea as a stripping agent was shown effective to facilitate Hg(II) release from the membrane, thereby minimizing the mass transfer resistance to Hg(II) perstraction at the downstream side of the membrane. This work offers a sustainable eco-friendly approach to valorization of renewable biopolymers derived from biomass wastes for the treatment of Hg(II) containing wastewater.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, 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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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