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Enregistrement W2286700275 · doi:10.1002/cssc.201501160

Microfluidic Separation of Ethylene and Ethane Using Frustrated Lewis Pairs

2015· article· en· W2286700275 sur OpenAlexafffund
Dan Voicu, Douglas W. Stephan, Eugenia Kumacheva

Notice bibliographique

RevueChemSusChem · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueOrganoboron and organosilicon chemistry
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésFrustrated Lewis pairEthyleneMicrofluidicsLewis acids and basesNanotechnologyChemistryMaterials sciencePolymer scienceOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Separation of gaseous olefins and paraffins is one of the most important separation processes in the industry. Development of new cost-effective technologies aims at reducing the high energy consumption during the separation process. Here, we took advantage of the reaction of frustrated Lewis pairs (FLPs) with ethylene to achieve reactive extraction of ethylene from ethylene-ethane mixtures. The extraction was studied using a microfluidic platform, which enabled a rapid, high-throughput assessment of reaction conditions to optimize gas separation efficiency. A separation factor of 7.3 was achieved for ethylene from a 1:1 volume ratio mixture of ethylene and ethane, which corresponded to an extracted ethylene purity of 88 %. The results obtained in the microfluidic studies were validated using infrared spectroscopy. This work paves the way for further development of the FLPs and optimization of reaction conditions, thereby maximizing the separation efficiency of olefins from their mixtures with paraffins.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,948

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 savante0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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