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Enregistrement W1980366144 · doi:10.1002/aic.14422

Membrane distillation enhanced by an asymmetric electric field

2014· article· en· W1980366144 sur OpenAlexaff
Jennifer Runhong Du, Wenlin Du, Xianshe Feng, Yufeng Zhang, Yi-Min Wu

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesBeijing Municipal Science and Technology CommissionTianjin Science and Technology CommitteeChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésElectric fieldPermeationMembrane distillationMembraneChemistryDesalinationFlux (metallurgy)ElectrodeVoltageAnalytical Chemistry (journal)Electric potentialChromatographyChemical engineeringElectrical engineeringOrganic chemistryPhysical chemistryPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel membrane distillation (MD) process enhanced by an asymmetric electric field was proposed. By applying an asymmetric electric field across a membrane with an increased field intensity in the direction of permeation, the permeation of water molecules through the membrane will be facilitated by the electric potential gradient, resulting in a higher flux than that achieved with the conventional process. The effectiveness of using asymmetric electric field to enhance mass transport was confirmed experimentally, and the effects of electric field parameters (including voltage, electrode distance, and electrode geometry) on water permeation were investigated. The novel process was tested for water desalination by MD and the results showed that both permeation flux and salt rejection were increased by the electric field. © 2014 American Institute of Chemical Engineers AIChE J , 60: 2307–2313, 2014

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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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