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Enregistrement W2808340276 · doi:10.1021/acsomega.8b01076

High Water Flux with Ions Sieving in a Desalination 2D Sub-Nanoporous Boron Nitride Material

2018· article· en· W2808340276 sur OpenAlex
Xavier Davoy, Alain Gellé, Jean‐Christophe Le Breton, Hervé Tabuteau, Armand Soldera, Anthony Szymczyk, Aziz Ghoufi

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesUniversité de Rennes 1Centre National de la Recherche Scientifique
Mots-clésMembraneDesalinationBoron nitrideReverse osmosisNanoporousMaterials scienceChemical engineeringOsmotic powerWater desalinationWater transportIonPolymerNanotechnologyForward osmosisChemistryEnvironmental engineeringEnvironmental scienceWater flowComposite materialOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past decades, desalination by reverse osmosis (RO) membranes has attracted increasing attention. Although RO has proven its efficiency, it remains, however, relatively costly because of the use of high-pressure pumps and the low water permeability of conventional cross-linked polymer membranes. One route to improve the desalination performance consists of using membranes made from sub-nanoporous boron nitride (sNBN) monolayers. Indeed, by using molecular dynamics simulations, we report here that the water permeability of such sNBN membranes far exceeds that of conventional RO polymer membranes and is even higher than that of nanoporous graphene while the ion rejection remains close to 100%. At the same time, the molecular mechanism of water and ion transport through sNBN has been elucidated, with special attention paid to the impact of ions on water permeability through sNBN membranes.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0000,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,208 · 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