Eco‐Friendly Hollow Fiber Nanofiltration Membranes for Efficient Water Desalination
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Water scarcity is a critical global issue requiring sustainable and efficient desalination. This study introduces a novel eco‐friendly hollow fiber nanofiltration membrane for water desalination, employing a wet spinning method to create membranes from polyether sulfone (PES), polyethylene glycol (PEG), and polyvinylpyrrolidone (PVP). The prepared membrane demonstrated significant improvements in pure water permeability (PWP) and salt rejection rates, achieving up to 94% rejection. Scanning Electron Microscopy (SEM) analysis revealed a unique asymmetric structure characterized by small macro‐voids towards the outer edge of the membrane. Increasing the dope extrusion rate (DER) from 2.0 to 2.5 cm 3 /min notably enhanced molecular orientation, optimizing rejection rates. Additionally, increasing the pH elevation from 5.5 to 6.5 further improved rejection due to altered membrane surface charges. Long‐term and thermal stability assessments confirmed robust membrane performance over a temperature range of 10°C–70°C, indicating its viability for diverse applications. This research significantly contributes to overcoming existing knowledge gaps, particularly regarding the effects of the dope extrusion rate (DER), and advances practical, sustainable desalination technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».