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Enregistrement W2774125070 · doi:10.1002/cjce.23110

Understanding membrane selectivity in pervaporation of water‐rich water:ethanol mixtures

2017· article· en· W2774125070 sur OpenAlexvenueno aff
Rowan P. Prangley, Andrew D. Wallace, Trevor C. Brown, Christopher M. Fellows

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMembrane Separation and Gas Transport
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPervaporationMembranePolydimethylsiloxanePolyacrylamideSelectivityChemistryPermeationChemical engineeringEthanolChromatographyGraftingOrganic chemistryPolymerPolymer chemistryCatalysisBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In pervaporation, membrane selectivity is defined as the ratio of the ratios of two components of a liquid:liquid mixture in the permeate and in the feed. In a thermodynamically‐controlled system, this value will be the same as the difference between vapour and liquid composition in the absence of a membrane. We demonstrate this to be the case for water:ethanol pervaporation at high water:ethanol ratios both for an unmodified polydimethylsiloxane membrane and for a membrane modified by grafting a layer of hydrophilic polyacrylamide. We observe transient kinetic deviations toward greater selectivity on addition of salts which push the thermodynamic vapour pressure equilibrium towards ethanol, and to a more significant degree with grafting of polyacrylamide to the hydrophobic membrane, suggesting that these modifications retard the flow of water through the membrane. The physical plausibility of the chemical potential gradient used in interpretation of pervaporation data by the solution‐diffusion model is critiqued.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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