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Enregistrement W2003366790 · doi:10.1002/cjce.20700

Screening CO<sub>2</sub>/N<sub>2</sub> selectivity in metal‐organic frameworks using Monte Carlo simulations and ideal adsorbed solution theory

2011· article· en· W2003366790 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Allison N. Dickey, A. Özgür Yazaydın, Richard R. Willis, Randall Q. Snurr

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMetal-Organic Frameworks: Synthesis and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPurdue UniversityNational Energy Technology LaboratoryNational Science Foundation
Mots-clésIdeal (ethics)Monte Carlo methodSelectivityAdsorptionMetal-organic frameworkStatistical physicsChemistryMaterials sciencePhysical chemistryComputational chemistryPhysicsMathematicsOrganic chemistryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Selective adsorption of CO2 over N2 is important in the design and selection of adsorbents such as metal‐organic frameworks (MOFs) for CO2 capture and sequestration. In this work, single‐component and mixture adsorption isotherms were calculated in MOFs using grand canonical Monte Carlo (GCMC) simulations at conditions relevant for CO2 capture from flue gas. Mixture results predicted from single‐component isotherms plus ideal adsorbed solution theory (IAST) agree well with those calculated from full GCMC mixture simulations. This suggests that IAST can be used for preliminary screening of MOFs for CO2 capture as an alternative to more time‐consuming mixture simulations or experiments. © 2011 Canadian Society for Chemical Engineering

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations51
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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