New approach to 3D-print methacrylic acid/polyethylene glycol diacrylate-based membranes based on polymerization induced phase separation
Notice bibliographique
Résumé
We present a novel freeform fabrication strategy for polymer membranes via 3D printing, in which porosity is generated through a polymerization-induced phase separation mechanism. The approach employs a vat-photopolymerization compatible formulation to produce a macroporous network with coexisting mesoporosity. Hydrophilic flat-sheet membranes (400 μm thick) were fabricated and subjected to post-treatments involving CO 2 supercritical drying and solvent exchange. The resulting membranes exhibited permeance of up to 36 and 29 LMH.bar −1 , respectively, under a transmembrane pressure of 2 bar. An in-depth evaluation was conducted on membranes produced from photocurable formulations containing methacrylic acid (MA, 30 vol%) and polyethylene glycol diacrylate (PEGDA, 20 vol%), with varying ratios of 1-butanol and 2-phenoxyethanol as porogens. SEM analysis revealed a porous morphology throughout the membrane cross-section. The top-performing sample exhibited the highest specific surface area of 12.8 m 2 /g and the smallest mean pore diameters of 45 nm and 42 nm, as determined by adsorption branches of Brunauer-Emmett-Teller (BET) and Barrett-Joyner-Halenda (BJH) analyses, respectively. Pore size distribution was compared with liquid-liquid displacement method, which revealed mean pore size of 8.8 nm, with a small quantity of pores of approximately 121 nm, which were in better agreement with pure water flux values. The influence of post-polymerization porogen removal methods—solvent exchange and supercritical drying—was also assessed. Post-treated membranes demonstrated lower compaction factors and more stable flux over time and under increasing pressure. This technique offers a promising route for the customized design of membrane geometries and architectures tailored to specific separation challenges. We further demonstrate such concept by printing textured membranes with wavy and rugged surface profiles.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».