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Enregistrement W2191542804 · doi:10.1155/2015/439382

Simulation of Binary CO<sub>2</sub>/CH<sub>4</sub> Mixture Breakthrough Profiles in MIL‐53 (Al)

2015· article· en· W2191542804 sur OpenAlexafffund
Luis Fernando Gomez, Renju Zacharia, Pierre Bénard, Richard Chahine

Notice bibliographique

RevueJournal of Nanomaterials · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMetal-Organic Frameworks: Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceAdsorptionBinary numberParticle (ecology)ThermodynamicsChemical engineeringAluminiumAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyComposite materialPhysical chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MIL‐53 (Al) aluminum terephthalate, a commercial metal‐organic framework, has been studied as a potential candidate for pressure swing adsorption separation of CO2/CH4 binary mixtures. Pure gas isotherms of CH4 and CO2 measured over 0–6 MPa and at room temperature are fitted with the Dubinin‐Astakhov (D‐A) model. The D‐A model parameters are used in the Doong‐Yang Multicomponent adsorption model to predict the binary mixture isotherms. A one‐dimensional multicomponent adsorption breakthrough model is then used to perform a parametric study of the effect of adsorbent particle diameter, inlet pressures, feed flow rates, and feed compositions on the breakthrough performance. Commercial MIL‐53 with a particle diameter of 20 μm renders high tortuous flow; therefore it is less effective for separation. More effective separation can be achieved if MIL‐53 monoliths of diameters above 200 μm are used. Faster separation is possible by increasing the feed pressure or if the starting compositions are richer in CO2. More CH4 is produced per cycle at higher feed pressures, but the shortened time at higher pressures can result in the reduction of the CH4 purity.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,251 · 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'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

Citations15
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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