A scalable and chemical-free strategy for antifouling ultrafiltration PVDF membranes via hydrophilic macromolecular surface modification
Notice bibliographique
Résumé
Fouling is a major challenge in oily wastewater treatment, leading to increased operational costs and reduced membrane performance. This study aims to develop a modified PVDF ultrafiltration (UF) membrane with enhanced antifouling properties using hydrophilic surface-modifying macromolecules (LSMMs) through a simple blending and phase inversion process. PVDF membranes were fabricated by incorporating LSMMs into the dope solution. During phase inversion, LSMMs spontaneously migrated to the membrane-air interface, forming a stable hydrophilic and negatively charged surface layer. The membranes were characterized for their permeability, oil rejection, antifouling performance, and long-term stability under continuous operation. The optimized L0.50 T-PVDF membrane exhibited a 58% increase in pure water flux (880 L m−2 h−1) and 99.9% oil rejection. Irreversible fouling was eliminated (Rir = 0%), with a 100% flux recovery ratio (FRR) sustained over five cleaning cycles. Continuous 24 h filtration maintained a stable permeate flux of 775 L m−2 h−1, indicating excellent durability. LSMM-induced surface modification effectively mitigates membrane fouling by preventing pore blockage and foulant adhesion, eliminating the need for chemical cleaning. This approach offers a sustainable, scalable, and cost-effective solution for industrial oily wastewater treatment. Future work will explore pilot-scale validation, LSMM formulation optimization, and performance evaluation under varied operating conditions.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».