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Enregistrement W2106761025 · doi:10.6000/1929-6037.2013.02.03.1

Pervaporation Process with PDMS/PVDF Hollow Fiber Composite Membrane to Recycle Phenol from Coal Chemical Wastewater

2013· article· en· W2106761025 sur OpenAlexvenueno aff
Du Ziwei, Li Biaoming, Yang Zhou, Sjack van Agtmaal, Feng Chunhui, Han Bangjun

Notice bibliographique

RevueJournal of Membrane and Separation Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMembrane Separation and Gas Transport
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyvinylidene fluoridePervaporationMembranePolydimethylsiloxanePhenolChemical engineeringHollow fiber membraneFiberComposite numberMaterials scienceCoatingChemistryChromatographyComposite materialPermeationOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To treat coal gasification wastewater containing phenol, polydimethylsiloxane (PDMS)/polyvinylidene fluoride (PVDF) hollow fiber composite membrane was made by dynamic negative pressure coating method, using PVDF hollow fiber membrane as base membrane, PDMS as modifying membrane material, to improve pervaporation performance of PDMS by the cross-linking modification. The influence of cross-linking agent, PDMS concentration, coating time on pervaporation performance of the composite membrane was investigated. Actual coal chemical wastewater with phenol concentration 1600-1800 mg/L, COD 13000-15000 mg/L was treated by the obtained PDMS/PVDF composite membrane, and at temperature 70℃, the flow rate of 10 L/h, pressure under membrane 3KPa, phenol flux 16.81 g/(m2·h), separation factor reaches 8.103.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,764

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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