H<sub>2</sub> separation using tubular stainless steel supported natural clinoptilolite membranes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Disk membranes generated from high‐purity natural clinoptilolite mineral rock have shown promising hydrogen separation performance. To scale up production of these types of membranes for industrial gas separation, a coating strategy was devised. A mixture of natural clinoptilolite and aluminum silicate was deposited on the inner surface of porous stainless steel tubes by the slip casting technique. Phase composition and morphology of the coating materials were investigated using X‐ray diffraction. The performance was evaluated for a range of gases using single gas permeation tests at different temperatures and pressures. Introduction of the second layer significantly improved the performance of the membrane system. The experiments on the double‐layered membranes measured a hydrogen permeance of 1.65 × 10−7 mol · m−2 · s−1 · Pa−1 at 300 °C. H2/CO2 and H2/C2H6 single gas selectivity was 10.2 and 8.45 respectively at 25 °C and feed pressure of 110 kPa. These results show that natural zeolite coated stainless steel tubular membranes have high potential for large‐scale gas separation at high temperature requirements.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».