Reinforced graphene oxide–acrylamide/sodium acrylamide hydrogel composite-coated meshes for the separation of stabilized oil–surfactant emulsions from greywater
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
• Design of hydrogel membranes embedded with graphene oxide • Treatment of kitchen greywater (KGW) containing oil and surfactant • Separation of oil and surfactant using reinforced hydrogel membranes • Optimal composition of the hydrogel membrane for highest separation efficiency • Sustainable solution for addressing wastewater treatment Kitchen greywater, which is high in fats, oils, and grease (FOG), as well as surfactants, poses a significant environmental threat due to its ability to contaminate water sources and impair wastewater infrastructure. In this study, a reinforced composite hydrogel composed of acrylamide (AM), sodium acrylate (Na-Ac), and graphene oxide (GO) is synthesized via graft polymerization and applied as a coating over stainless-steel meshes with various pore sizes (200, 255, and 405 µm) to treat oil/surfactant/water mixtures. Experiments are conducted with various acrylamide (AM) compositions (50, 55, and 60 wt%) and graphene oxide (GO) loadings (10, 20, and 40 mg) to investigate the influence of composition and mesh size on the separation efficiency. Oil removal efficiency as high as 89% and surfactant removal up to 80% were achieved with the proposed hydrogel membranes The statistical models yielded near-ideal fits for both responses (R² = 0.9994 for oil removal and R² = 1.000 for surfactant removal), indicating excellent predictive reliability across the tested formulation and operating conditions. These findings suggest that the AM/GO hydrogel-coated mesh can be effectively tuned to target either oil, surfactant, or combined removal, making it a promising candidate for compact or modular treatment units. In this way, the recovered water could be reused for secondary purposes, contributing to more sustainable kitchen wastewater management and supporting multiple Sustainable Development Goals (SDGs).
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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 | 0,000 | 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.
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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 découle