A microfluidic study of liquid–liquid extraction mediated by carbon dioxide
Notice bibliographique
Résumé
Liquid-liquid extraction is an important separation and purification method; however, it faces a challenge in reducing the energy consumption and the environmental impact of solvent (extractant) recovery. The reversible chemical reactions of switchable solvents (nitrogenous bases) with carbon dioxide (CO2) can be implemented in reactive liquid-liquid extraction to significantly reduce the cost and energy requirements of solvent recovery. The development of new effective switchable solvents reacting with CO2 and the optimization of extraction conditions rely on the ability to evaluate and screen the performance of switchable solvents in extraction processes. We report a microfluidic strategy for time- and labour-efficient studies of CO2-mediated solvent extraction. The platform utilizes a liquid segment containing an aqueous extractant droplet and a droplet of a solution of a switchable solvent in a non-polar liquid, with gaseous CO2 supplied to the segment from both sides. Following the reaction of the switchable solvent with CO2, the solvent becomes hydrophilic and transfers from the non-polar solvent to the aqueous droplet. By monitoring the time-dependent variation in droplet volumes, we determined the efficiency and extraction time for the CO2-mediated extraction of different nitrogenous bases in a broad experimental parameter space. The platform enables a significant reduction in the amount of switchable solvents used in these studies, provides accurate temporal characterization of the liquid-liquid extraction process, and offers the capability of high-throughput screening of switchable solvents.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».