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Enregistrement W2020070461 · doi:10.1002/cjce.21960

Pore network simulation for diffusion through a porous membrane: A comparison between Knudsen and Oscillator models

2013· article· en· W2020070461 sur OpenAlexvenueno aff
Hadi Adloo, Mohsen Nasr Esfahany, Mohammad Reza Ehsani

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMembrane Separation and Gas Transport
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Queensland
Mots-clésKnudsen numberKnudsen diffusionMembraneThermal diffusivityPorosityDiffusionMaterials sciencePermeability (electromagnetism)Molecular dynamicsMonte Carlo methodPermeationActivation energyThermodynamicsChemistryPhysical chemistryComputational chemistryPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low density permeations of some gases (He, H 2 , N 2 , CH 4 , CO 2 and CF 4 ) through micro‐ and mesocarboneous pores were investigated using Knudsen and Oscillator models. Lennard‐Jones model in single layer pores was used to simulate the gas–solid interactions in the Oscillator model. The effects of the pore radius as well as the molecular size and the temperature on the pore diffusivity and the activation energy were studied. The Monte Carlo simulation was then performed to calculate the permeability of these gases in three‐dimensional cubic networks of different connectivities (2.5–6) and different pore size distributions ( r a = 2.74 and 6.95 nm). It was shown that for networks with larger pores there is a minor difference between the two models, while a large discrepancy exists in networks with fine pores. Both models tend to have the same permeability as the coordination number decreases. To investigate the accuracy of the models, the simulation results were compared with the experimental selectivities of some pure gases in two different membranes extracted from the literature. It was shown that the Oscillator model can better predict the experimental data in the membranes of smaller pores (i.e. r a = 2.74 nm). However, both models were comparable in membranes of larger pores ( r a = 6.95 nm). The capability of the models to predict the activation energy of the diffusion was also studied.

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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,459

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,223
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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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