A novel utilisation of principal component analysis to optimise sorption isotherms and determine diffusion coefficients of five naphthalimide disperse dyes on polyester fibres
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Experimental data was gathered from more than 700 dyeings of polyester fibres with five naphthalimide disperse dyes. The dyeing process which was the same for all the dyes was carried out separately at five different temperatures, namely: 40°, 60°, 80°, 100° and 120° centigrade. Dye sorption was measured at 10 min time intervals at each temperature until the completion of the dyeing process. Additionally, the raw data was modified by the principal components analysis (PCA) in order to extract the highly informative part of the raw data (i.e. principal components). Such modified data was correlated with the six main sorption models. The results illustrate that unmodified raw data fit a dual combination of sorption models of the Nernst–Freundlich or Nernst–Scatchard type. However, the novel utilisation of PCA‐modified data illustrate that a linear Nernst type sorption model is appropriate, making it less dependent on dye structure and aggregation. The validity of this approach was confirmed by sensitivity analysis, affinity calculations and diffusivity determination. Furthermore, a novel ‘To To’ numerical method worked extremely well in determining diffusion coefficients based on the Hill's approximate solution.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».