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Enregistrement W4416097682 · doi:10.1002/cjce.70135

Wettability's influence on <scp>MOF</scp> membranes for oil/water separation: A review

2025· review· en· W4416097682 sur OpenAlexvenueno aff
Erfan Nouri, Alireza Kardan, Fereshteh Raouf, Hossein Alizadeh

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembraneWettingKey (lock)Separation (statistics)Resource (disambiguation)Synthetic membrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The efficient separation of oil and water is crucial for environmental protection and resource management. Due to tunable structures and functionalities, metal–organic frameworks (MOFs) have emerged as promising membrane‐based oil/water separation materials. This review explores the significant influence of wettability on the performance of MOF membranes in this application. We examine three primary categories: hydrophilic/oleophobic, hydrophobic/lipophilic, and switchable wettability MOF membranes, detailing their synthesis, separation mechanisms, and performance characteristics. The analysis reveals that while all three types can achieve high separation efficiencies, hydrophilic/oleophobic membranes often exhibit superior flux. A key challenge is membrane fouling, and strategies for regeneration and self‐cleaning, particularly those leveraging switchable wettability, are discussed. This review highlights wettability's importance in dictating MOF membranes' performance for oil/water separation. It identifies key areas for future research to enhance membrane stability, scalability, and effectiveness in addressing real‐world water purification challenges.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,761

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,285
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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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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