MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2739531355 · doi:10.1002/cjce.22951

The effect of synthesis parameters on the conductivity of PSf/PANI and PSf/PPy composite membranes

2017· article· en· W2739531355 sur OpenAlexvenueno aff
Sharad M. Sontakke, Vedraj Awate

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueConducting polymers and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésMembraneMaterials sciencePhase inversionFourier transform infrared spectroscopyChemical engineeringConductivityComposite numberPolymerPolymerizationPolymer chemistryConductive polymerComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the present work, synthesis of PANI and PPy was carried out by chemical oxidative polymerization. The effect of synthesis parameters on the conductivity of the polymers was studied. The synthesized polymers, at optimized conditions of conductivity, were further characterized by XRD, SEM, FTIR, and TGA. Pure polysulphone membrane and its composite with the synthesized conductive membrane were carried out using immersion precipitation phase inversion. The synthesized membranes were characterized by FTIR, confocal microscopy, and TGA. The membranes were compared on the basis of various performance properties. It was observed that the pure water flux and water permeability increased in the order PSf < PSf/PANI < PSf/PPy. The composite membranes showed higher porosity, hydrophilicity, and better anti‐fouling characteristics compared to the pure PSf membrane.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,211

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal of Chemical EngineeringMême sujetConducting polymers and applicationsTravaux en français237 207