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Enregistrement W2016261703 · doi:10.1002/app.34802

Investigation on the effects of fabrication parameters on the structure and properties of surface‐modified membranes using response surface methodology

2011· article· en· W2016261703 sur OpenAlexaff
Gholamreza Bakeri, Ahmad Fauzi Ismail, Dipak Rana, Takeshi Matsuura, M. Shariaty

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembraneMaterials sciencePermeationContact anglePorosityPolyetherimideWettingFabricationResponse surface methodologyAnalytical Chemistry (journal)Composite materialChemical engineeringPolymer chemistryChromatographyPolymerChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Surface Modifying Macromolecules (SMM) were used to alter the hydrophobicity of polyetherimide (PEI) hollow fiber membranes and the effects of three fabrication parameters, which are the mass fraction of PEI and SMM in the casting dope and air gap, on the properties of fabricated membranes were investigated by application of Response Surface Methodology (RSM). The fabricated membranes were characterized in terms of mean pore size ( r P,m ), permeation rate of helium gas at 1 bar transmembrane pressure difference, membrane porosity, and contact angle of water with inner and outer surfaces of membrane. The regression models obtained for mean pore size and permeation rate have good statistical parameters and are accurate. The model for r P,m predicts that plot of r P,m versus air gap has a minimum point, whereas the plots of r P,m versus PEI (wt %) and SMM (wt %) have maximum points. The regression model developed for membrane porosity predicts that membrane porosity decreases when air gap increases. Since water was used as bore fluid, the model developed for inner surface contact angle has low accuracy but the model developed for outer surface contact angle predicts that contact angle increases with SMM concentration in dope solution but there is a maximum point versus air gap. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci, 2012

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,873

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,157 · 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'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

Citations26
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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