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Enregistrement W1962983150 · doi:10.1002/apj.1925

Carbon dioxide adsorption by modified carbon nanotubes

2015· article· en· W1962983150 sur OpenAlexaff
Narges Omidfar, Ali Mohamadalizadeh, Seyed Hamed Mousavi

Notice bibliographique

RevueAsia-Pacific Journal of Chemical Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdsorptionCarbon nanotubeCarbon dioxideSurface modificationUreaChemical engineeringMaterials scienceCarbon fibersChemistryNanotechnologyOrganic chemistryComposite materialComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study the CO2 adsorption of three different diameters of multi‐walled carbon nanotubes (MWCNT) and single‐walled carbon nanotube (SWCNT) was investigated for a mixture of CO2/Ar at a temperature of 70 °C and atmospheric pressure. The largest diameter of MWCNT showed the highest CO2 uptake of 65.2 mg CO2 adsorbed per g adsorbent. One of the MWCNTs were modified with urea (CH4N2O) under two different loading durations with the aim of improving adsorption capacity. After such a functionalization, the CO2 uptake increased from 53.9 to 64.1 mg CO2 adsorbed per g adsorbent after 4 h loading duration. These findings indicate considerable potential of functionalized carbon nanotubes in comparison with other silica and carbon adsorbents. © 2015 Curtin University of Technology and John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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