Nanofiltration de solutions de nitrate d'ammonium. Etude des paramètres influents
Notice bibliographique
Résumé
Cet article propose une étude de la rétention du nitrate d'ammonium par une membrane commerciale de nanofiltration (Nanomax 50). Les effets de la pression, de la concentration et de la vitesse d'écoulement tangentiel ont été étudiés avec le souci d'une meilleure compréhension du mécanisme de transport des ions nitrate et en vue d'une optimisation de la rétention. Le taux de rétention des ions nitrate augmente dans un premier temps avec la pression, atteint un maximum puis diminue. La rétention, pour des pressions élevées, peut cependant être améliorée en augmentant la vitesse d'écoulement tangentiel. La séparation résulterait d'un rapport de différentes forces : une force d'entraînement radial dans le pore (illustrée par l'effet de la pression transmembranaire), une force d'entraînement tangentiel vers le rétentat (illustrée par l'effet de la vitesse d'écoulement tangentiel) et une force de surface traduisant les interactions membrane-soluté (illustrée par l'effet de la concentration). L'équation de Spiegler et Kedem est proposée en première approche de modélisation pour une valeur limite de pression.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».