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Enregistrement W2344900524 · doi:10.1021/acs.langmuir.6b01056

Condensation in Nanoporous Packed Beds

2016· article· en· W2344900524 sur OpenAlexaff
Javed Ally, Shahnawaz Molla, Farshid Mostowfi

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensSchlumberger (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapillary condensationWettingCondensationCapillary actionCapillary pressureNanoporousMaterials scienceChemical physicsEvaporationChemical engineeringColloidSaturation (graph theory)ChemistryNanotechnologyComposite materialPorous mediumThermodynamicsAdsorptionPhysical chemistryPorosity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In materials with tiny, nanometer-scale pores, liquid condensation is shifted from the bulk saturation pressure observed at larger scales. This effect is called capillary condensation and can block pores, which has major consequences in hydrocarbon production, as well as in fuel cells, catalysis, and powder adhesion. In this study, high pressure nanofluidic condensation studies are performed using propane and carbon dioxide in a colloidal crystal packed bed. Direct visualization allows the extent of condensation to be observed, as well as inference of the pore geometry from Bragg diffraction. We show experimentally that capillary condensation depends on pore geometry and wettability because these factors determine the shape of the menisci that coalesce when pore filling occurs, contrary to the typical assumption that all pore structures can be modeled as cylindrical and perfectly wetting. We also observe capillary condensation at higher pressures than has been done previously, which is important because many applications involving this phenomenon occur well above atmospheric pressure, and there is little, if any, experimental validation of capillary condensation at such pressures, particularly with direct visualization.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil0,153

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations35
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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