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Enregistrement W2122099104 · doi:10.1002/ceat.200900543

Controlled Synthesis of a Thin LTL Zeolitic Membrane Using Nano‐Sized Seeds: Characterization and Permeation Performance

2010· article· en· W2122099104 sur OpenAlexaff
Fahimeh Ghoroghchian, Hossein Aghabozorg, Farshid Farhadi, Hossein Kazemian

Notice bibliographique

RevueChemical Engineering & Technology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueZeolite Catalysis and Synthesis
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembraneZeolitePermeationMaterials scienceChemical engineeringAluminosilicateHydrothermal synthesisNanoparticleCharacterization (materials science)SelectivityPorosityHydrothermal circulationNanotechnologyChemistryOrganic chemistryComposite materialCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Industrial zeolitic membranes which offer a remarkable selectivity compared to polymeric membranes, suffer of the lower flux due of their larger thickness (e.g., 10–30 μm). This problem can be addressed by controlled synthesis of nanolayers, resulting in thinner membrane layers (e.g., 0.5–5 μm). An aluminosilicate gel with a molar composition of 20SiO2:Al2O3:10K2O:400H2O was used to prepare several membranes of zeolite L by means of a controlled hydrothermal synthesis on the surface of a porous alumina disc seeded with nanozeolite LTL crystals. Nanocrystallites of LTL zeolite with an average particle size of 80–100 nm were successfully synthesized and characterized. Using these nanoparticles as seeds, a zeolite L layer with an average thickness of 2 μm was synthesized on the alumina support at 150 °C.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,177 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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