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Enregistrement W2896244010 · doi:10.1021/acs.iecr.8b03926

Temperature and Pressure Effects on the Separation Efficiency and Desorption Kinetics in the TMA-CO<sub>2</sub>-H<sub>2</sub>O System

2018· article· en· W2896244010 sur OpenAlexafffund
Γεώργιος Κολλιόπουλος, Vladimiros G. Papangelakis

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDesorptionArrhenius equationBar (unit)ThermodynamicsStoichiometryChemistryKineticsDecompositionActivation energyAtmospheric temperature rangeAnalytical Chemistry (journal)Physical chemistryChromatographyOrganic chemistryAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Draw solute separation from a draw solution is the main source of energy consumption in forward osmosis. The draw solute separation efficiency from a TMA-CO2-H2O (TMA = trimethylamine) draw solution and the decomposition kinetics of the latter were investigated in this study from 30 to 50 °C and 0.75 to 0.35 bar. The former proved stoichiometric and efficient with ∼100% draw solute removal after 60 min at 50 °C and 0.35 bar. The rate-determining step proved to be the physicochemical phenomenon of the desorption of the less volatile gas, TMA. It was found to be first order with respect to the TMA(aq) concentration. The combined effects of temperature and pressure on the k values proved that only the temperature has a significant effect. Finally, an Eyring–Arrhenius model was designed to estimate k values for the TMA desorption rate in the temperature and pressure range studied in this work.

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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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