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Enregistrement W2013431317 · doi:10.1002/cjce.22111

Modelling in mixed matrix membranes for gas separation

2014· article· en· W2013431317 sur OpenAlexvenueno aff
Sikander Rafiq, Abdulhalim Shah Maulud, Zakaria Man, M.I. Abdul Mutalib, Faizan Ahmad, Asad Ullah Khan, Asim Laeeq Khan, Moinuddin Ghauri, Nawshad Muhammad

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMembrane Separation and Gas Transport
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Teknologi PetronasCOMSATS Institute of Information Technology
Mots-clésPermeanceEllipsoidMathematicsShape factorAnalytical Chemistry (journal)GeometryScanning electron microscopeMembraneLeast absolute deviationsPermeationMaterials scienceStatisticsPhysicsChromatographyChemistryComposite materialRegression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 CO 2 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 ( φ m ) and shape factor (n) showed least deviations. The percentage average absolute relative error (AARE %) value for fitted shape factor (n f ) 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 (n z ) displayed a minimum deviation of 17.52 % for prolates at 0.102 ± 0.01. By using n z as upper limit and estimated shape factor n e through generalization, the error was reduced to 6.01 %. The AAR % deviation was found in the order of n f <n e < n z, which indicated the importance of shape factor parameter for estimating true CO 2 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, 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

Citations26
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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