Automated microfluidic platform for studies of carbon dioxide dissolution and solubility in physical solvents
Notice bibliographique
Résumé
We present an automated microfluidic (MF) approach for the systematic and rapid investigation of carbon dioxide (CO(2)) mass transfer and solubility in physical solvents. Uniformly sized bubbles of CO(2) with lengths exceeding the width of the microchannel (plugs) were isothermally generated in a co-flowing physical solvent within a gas-impermeable, silicon-based MF platform that is compatible with a wide range of solvents, temperatures and pressures. We dynamically determined the volume reduction of the plugs from images that were accommodated within a single field of view, six different downstream locations of the microchannel at any given flow condition. Evaluating plug sizes in real time allowed our automated strategy to suitably select inlet pressures and solvent flow rates such that otherwise dynamically self-selecting parameters (e.g., the plug size, the solvent segment size, and the plug velocity) could be either kept constant or systematically altered. Specifically, if a constant slug length was imposed, the volumetric dissolution rate of CO(2) could be deduced from the measured rate of plug shrinkage. The solubility of CO(2) in the physical solvent was obtained from a comparison between the terminal and the initial plug sizes. Solubility data were acquired every 5 min and were within 2-5% accuracy as compared to literature data. A parameter space consisting of the plug length, solvent slug length and plug velocity at the microchannel inlet was established for different CO(2)-solvent pairs with high and low gas solubilities. In a case study, we selected the gas-liquid pair CO(2)-dimethyl carbonate (DMC) and volumetric mass transfer coefficients 4-30 s(-1) (translating into mass transfer times between 0.25 s and 0.03 s), and Henry's constants, within the range of 6-12 MPa.
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 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 | 0,000 | 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.
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 ».