Polymeric and Hybrid Membranes for Achieving Ultra-Low Sulfur Fuel Requirements
Notice bibliographique
Résumé
This review aims to explore membrane-based alternative methods for removing harmful sulfur compounds in fuels to replace the inefficient conventional techniques.Membranebased methods provide an efficient route to achieve very low sulfur content in fuels (< 10 ppm), as required by international environmental policies.A systematic review of 42 experimental studies reported over the period from 2005 to 2025, being the timeframe that would most likely encompass an actual paradigm change in membrane-based technologies.The data were retrieved from scientific databases, including Scopus, Web of Science, ScienceDirect, and ACS, to evaluate the performance of polymer and composite membranes for desulfurization.Innovative membrane systems like polydimethylsiloxane (PDMS), polyethylene glycol (PEG), polyimide, and mixed-layer membranes (MMMs) were found to be highly effective in both evaporation-and permeability-based desulfurization processes.PEG-PI MMMs reinforced with metal organic frameworks (MOFs) demonstrated removal efficiencies as high as 80% and a permeability of > 200 g/m²•h, which were significantly higher compared to that for neat polymeric membranes.The key separation principles include diffusion-dissolution, facilitated transport with π complexes (Ag⁺, Cu²⁺, MOFs), and molecular sieving.Finally, in spite of challenges such as polymer swelling and stability remaining, polyethylene glycol (PEG) and polyimide (PI)-MMMs, especially those enhanced with metal-organic frameworks (MOFs), stand out as strategic industrial candidates due to the best balance of flow, selectivity, and stability.The future direction must urgently focus on long-term stability testing using real fuel streams rather than model fuels to confirm the practical viability of these integrated membranes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».