Modelling in mixed matrix membranes for gas separation
Notice bibliographique
Résumé
Various gas permeation models including Maxwell model, Bruggeman model, Lewis‐Nielson model and Pal model were compared via a modelling approach with the relative permeance of CO2 against published experimental data on silica filled polysulfone/polyimide (PSF/PI) mixed matrix membranes (MMMs). However, none of the tested models were able to predict the data with good accurately. A closer look at the cross‐sectional image by scanning electron microscopy (SEM) indicated that the fillers were actually prolate ellipsoids dispersed within the matrix. Maxwell‐Wagner‐Sillar model was then employed to investigate the prolate effect and it was observed that the optimization curves of maximum packing (φm) and shape factor (n) showed least deviations. The percentage average absolute relative error (AARE %) value for fitted shape factor (nf) was found to be in the range of 1.12–2.17 at 2–10 bar pressure which showed its robustness. A further evaluation from SEM image showed that the shape factor along z‐direction (nz) displayed a minimum deviation of 17.52 % for prolates at 0.102 ± 0.01. By using nz as upper limit and estimated shape factor ne through generalization, the error was reduced to 6.01 %. The AAR % deviation was found in the order of nf e < nz,which indicated the importance of shape factor parameter for estimating true CO2 permeance.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».