已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Thin-film nanocomposite nanofiltration membrane with an ultrathin polyamide/UIO-66-NH2 active layer for high-performance desalination

界面聚合 材料科学 聚酰胺 纳滤 纳米复合材料 化学工程 纳米颗粒 活动层 图层(电子) 海水淡化 碳纳米管 薄膜复合膜 逐层 纳米技术 复合材料 聚合物 反渗透 化学 单体 工程类 薄膜晶体管 生物化学
作者
Yuqiong Gong,Shoujian Gao,Yangyang Tian,Yu Zhu,Wangxi Fang,Zhenggong Wang,Jian Jin
出处
期刊:Journal of Membrane Science [Elsevier BV]
卷期号:600: 117874-117874 被引量:143
标识
DOI:10.1016/j.memsci.2020.117874
摘要

In this work, ultrasmall metal-organic frameworks (MOFs) nanoparticles, UIO-66-NH2 nanoparticles were synthesized and embedded in an ultrathin polyamide (PA) active layer via the interfacial polymerization reaction on a polydopamine-wrapped single-walled carbon nanotube film. A thin-film nanocomposite nanofiltration (TFN NF) membrane with a PA/UIO-66-NH2 active layer as thin as 20 ± 3 nm was thus fabricated. The loading mass of the nanoparticles in the TFN NF membrane could be tuned by controlling the nanoparticles concentration in aqueous phase. Benefiting from the ultrathin thickness of active layer and the high loading mass of the MOFs nanoparticles, water permeability up to 46 L m−2 h−1 bar−1 along with a Na2SO4 rejection of 97.1% was achieved, which is 53% increase of the TFC NF membrane without the addition of UIO-66-NH2 nanoparticles. Our membrane owns the thinnest active layer in the category of TFN NF membranes reported so far and exhibits outstanding desalination performance.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
刚刚
刚刚
1秒前
1秒前
weing发布了新的文献求助10
1秒前
杭黎昕发布了新的文献求助10
1秒前
百里盼山发布了新的文献求助10
1秒前
杭黎昕发布了新的文献求助10
1秒前
杭黎昕发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
杭黎昕发布了新的文献求助10
1秒前
杭黎昕发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
杭黎昕发布了新的文献求助10
2秒前
杭黎昕发布了新的文献求助10
2秒前
杭黎昕发布了新的文献求助10
2秒前
杭黎昕发布了新的文献求助10
2秒前
杭黎昕发布了新的文献求助10
2秒前
杭黎昕发布了新的文献求助10
2秒前
杭黎昕发布了新的文献求助10
2秒前
杭黎昕发布了新的文献求助10
3秒前
我是老大应助xuan采纳,获得10
4秒前
杭黎昕发布了新的文献求助10
5秒前
杭黎昕发布了新的文献求助10
5秒前
杭黎昕发布了新的文献求助10
5秒前
杭黎昕发布了新的文献求助10
5秒前
杭黎昕发布了新的文献求助10
5秒前
杭黎昕发布了新的文献求助10
5秒前
杭黎昕发布了新的文献求助10
5秒前
杭黎昕发布了新的文献求助10
5秒前
杭黎昕发布了新的文献求助10
5秒前
杭黎昕发布了新的文献求助10
6秒前
杭黎昕发布了新的文献求助10
6秒前
杭黎昕发布了新的文献求助10
6秒前
杭黎昕发布了新的文献求助10
6秒前
百里盼山完成签到,获得积分20
6秒前
笨笨卡卡西完成签到,获得积分10
7秒前
落后听寒完成签到 ,获得积分10
7秒前
北暖完成签到 ,获得积分10
7秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Römisch-Germanische Forschungen 1000
APA handbook of comparative psychology: Basic concepts, methods, neural substrate, and behavior 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
Electric machines: theory, operating applications, and controls 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7604398
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9180283
关于积分的说明 19661255
捐赠科研通 7179519
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3269377
关于科研通互助平台的介绍 2433373
邀请新用户注册赠送积分活动 2263437