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Enregistrement W2578602722 · doi:10.1002/aic.15646

Investigation of CO<sub>2</sub> removal by immobilized carbonic anhydrase enzyme in a hollow‐fiber membrane bioreactor

2017· article· en· W2578602722 sur OpenAlexaff
Ion Iliuta, Maria C. Iliuta

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembraneCountercurrent exchangeChemistryBioreactorHollow fiber membraneChromatographyWettingChemical engineeringMass transferMembrane bioreactorImmobilized enzymeFiberDispersion (optics)Organic chemistryEnzymeThermodynamicsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gas–liquid membrane contactors are compelling candidate bioreactors for implementing CO2 capture because of large mass transfer rates and liquid–solid interfaces, low pressure drop, low axial dispersion and mixing, modularity, simple scale‐up or scale‐down, and operational suppleness. Binding the carbonic anhydrase (CA) enzyme on the membrane surface adds extra advantages due to the impressive large hydration turnover number and offers an attractive way for CO2 capture. This novel approach to CO2 removal by immobilized CA in a hollow‐fiber membrane bioreactor (HFMB) was investigated via a multiscale steady‐state model, under gas‐filled and partially liquid‐filled membrane pores conditions. The impact of CA loading, buffer acid‐base constant and concentration, membrane wetting, uncatalyzed/catalyzed CO2 hydration in the wetted membrane zone, operating conditions, and cocurrent/countercurrent flow orientation on the HFMB performance was analyzed. The results showed that this low‐cost, green, and environmentally friendly technology could be an appealing alternative to CO2 capture from stationary emissions sources. © 2017 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 63: 2996–3007, 2017

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations50
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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