Separation of carbon dioxide and nitrogen gases using novel composite membranes
Notice bibliographique
Résumé
Global warming is the major environmental issue caused by greenhouse gases, especially CO 2 . This demands urgent action to reduce or offset CO 2 emission from power plants, which could be done using facilitated transport membranes (FTMs). In this context, CO 2 selective carriers were prepared by blending polyvinyl alcohol (PVA) with three amines: ethylenediamine (EDA), diethylenetriamine (DETA), and triethylenetetramine (TETA). Then, the composite membranes were prepared using PVA–amine blend as the separation layer and ceramic candle filters as the support layer. The fabricated membrane was characterized by Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy and scanning electron microscopy (SEM). Furthermore, the effect of amine species, effect of TETA concentration, cross-linking agent content, pressure difference, and the thickness of the membrane on the permeance and selectivity of CO 2 over N 2 were investigated. The permeance and selectivity of CO 2 through the membranes were in the following order: TETA > DETA > EDA. This order is related to the number of nitrogen atoms per amine molecule, which can be correlated to loading capacity and, consequently, to amine reactivity with CO 2 . Under optimized conditions, for a pure gas experiment, the maximum permeance of 6.9 GPU for CO 2 gas and selectivity of 50 over N 2 was obtained, whereas in the CO 2 /N 2 gas mixture, the maximum permeance of 8.6 GPU and selectivity of 98 was obtained. The membrane was found to be stable for 264 h.
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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 | 0,000 | 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 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 ».