The Practical Aspects in the Determination of Membrane Properties for Gas Permeation
Notice bibliographique
Résumé
Membrane-based pressure driven processes have been widely studied and have been used in a myriad of applications. The objective of the characterization of membranes in which gas sorption obeys Henry's law is to determine the solubility S and diffusivity D of the membrane. The time-lag method, developed by Daynes One of the important assumptions of the time-lag method is that the amount of permeate gas accumulating in the downstream receiver is small enough to have a negligible effect on the driving force. To better satisfy this assumption, it was claimed that a capacity parameter (related to the receiver volume) should be small enough Nevertheless, due to the existence of measurement noise in experimental data, the accurate determination of the time lag is difficult and a small capacity parameter will intensify the effect of noise. The accuracy of the estimated time lag is also influenced by the noise level and the data analysis procedure. An alternative to obtain the membrane properties is to fit the variation of the pressure change in the downstream reservoir as a function of time using the nonlinear regression method By minimizing the sum of squares of the differences between the experimental data and the predictions from the numerical model, the best combinations of the membrane properties can be obtained. The latter method also allows using the real rather than ideal boundary conditions at the membrane interfaces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».