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Enregistrement W2774947121 · doi:10.1002/cjce.23108

Experimental evaluation and theoretical prediction of CO<sub>2</sub> &amp; CH<sub>4</sub> permeation in PSF/PDMS composite membrane under the influence of membrane swelling

2017· article· en· W2774947121 sur OpenAlexvenueno aff
Malik Shoaib Suleman, Kok Keong Lau, Yin Fong Yeong

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMembrane Separation and Gas Transport
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermeancePermeationMembraneSwellingPolydimethylsiloxaneMaterials scienceChemical engineeringComposite materialComposite numberPolymer chemistryChromatographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A PSF/PDMS composite membrane was developed by film casting of polydimethylsiloxane (PDMS) over polysulphone (PSF) support. The CO 2 /CH 4 separation performance of membranes was evaluated under dry and wet conditions to evaluate the influence of water swelling on the separation performance of the developed membrane. Gas permeance in developed pure and composite membranes was theoretically predicted considering the effect of swelling on gas permeation in the membrane. Swelling in the membrane was confirmed by comparing the cross‐sectional morphology of the developed membranes before and after wet tests. Water swelling in the membrane affected the separation performance of PSF, and CO 2 permeance decreased from 48.79 to 2.37 GPU at 1000 kPa. However, the PSF/PDMS composite membrane resisted the effect of water swelling, and CO 2 permeance increased from 39.9 to 40.87 GPU at 1000 kPa. CO 2 and CH 4 permeation were fitted with the dual mode model to predict the permeation in developed membranes theoretically. Permeation under wet feed conditions was not well‐explained by the existing dual mode model. Thus, a modified dual mode model was presented with the best prediction of gas permeation under the effect of water swelling in the 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)0,000
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 enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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