Synthesis, characterization and performance of asymmetric PVDF ultrafiltration membranes with mixing of polyethylene glycols of different molecular weights as additives
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 460
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ISPST12_627
تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1396
چکیده مقاله:
Flat sheet asymmetric PVDF membranes were prepared by phase inversion method. Dimethyl acetamide was used as solvent and water was used as coagulant. Mixing of polyethylene glycols (PEG) of different molecular weights namely as PEG 200, PEG 600, PEG 1500 and PEG 6000 was used as polymeric additives in the casting solution. The morphology of membranes was analyzed by scanning electron microscope and performance of membranes was evaluated in terms of pure water flux (PWF) and BSA rejection. Results show that PEG additives are pore former and the addition of PEG additives can improve the performance of membranes. With increasing MW of PEGs from 600 to 1500 at the first PWF decreased and BSA rejection increased and from 1500 to 6000 PWF increased and BSA rejection decreased. All membranes have PWF and surface porosity (was shown of SEM images) more than pure PVDF membrane
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Foroogh Khodadadi
Chemical Engineering Department, Iran University of Science and Technology, Narmak, Tehran, Iran
Fatemeh Rekabdar
Research Institute of Petroleum Industry, Tehran, Iran
Toraj Mohammadi
Chemical Engineering Department, Iran University of Science and Technology, Narmak, Tehran, Iran
Maryam Tavakolmoghadam
Research Institute of Petroleum Industry, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :