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Enregistrement W2583627252 · doi:10.1016/j.micromeso.2017.01.038

Applications of molecular simulations for separation and adsorption in zeolites

2017· article· en· W2583627252 sur OpenAlexaff
Hongyu Zhang, Chil‐Hung Cheng, Huu Doan

Notice bibliographique

RevueMicroporous and Mesoporous Materials · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueZeolite Catalysis and Synthesis
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdsorptionZeoliteDiffusionChemistryMolecular dynamicsIon exchangeKinetic Monte CarloThermodynamicsCatalysisChemical physicsNanotechnologyMaterials scienceMonte Carlo methodComputational chemistryIonPhysical chemistryOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zeolites are fascinating and versatile materials which are vital for a wide range of industries, due to their unique structural and chemical properties, which are the basis of applications in gas separation, ion exchange, and catalysis. Given their economic impact, there is a powerful incentive for smart design of new materials with enhanced functionalities for maximizing their application performance. This review article intends to summarize the published reports on the applications of molecular simulation in adsorption, separation and diffusion. The theoretical aspects, adsorption thermodynamics, adsorption isotherm were comprehensively studied in relation to the adsorption applications and how the adsorbates' characteristics influence the adsorption. This review comprehensively discusses the theoretical and computational aspects of diffusion of pure components, long chain hydrocarbons or mixture diffusion, including the molecular dynamics simulations and kinetic Monte Carlo. Furthermore, the cation-zeolite-adsorbate interactions are thoroughly examined so as to elucidate the role of cations in zeolites applications and how the cation exchange influences structural dynamics and properties of zeolites. This study also focuses on the role of cations in gas/liquid adsorption and separations.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations94
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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