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Enregistrement W2902981236 · doi:10.3390/membranes8040125

Synthesis and Gas Transport Properties of Poly(2,6-dimethyl-1,4-phenylene oxide)–Silica Nanocomposite Membranes

2018· article· en· W2902981236 sur OpenAlexaff
Golnaz Bissadi, Thiago M. Santos, Boguslaw Kruczek

Notice bibliographique

RevueMembranes · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMembrane Separation and Gas Transport
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSaudi Basic Industries Corporation
Mots-clésMembraneNanocompositePhenyleneChemical engineeringPolymerPolymerizationMaterials scienceNanoparticleSelectivityPolymer chemistryAcetoneEmulsionEmulsion polymerizationOxideAqueous solutionIn situ polymerizationChemistryOrganic chemistryNanotechnologyCatalysisComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emulsion polymerized mixed matrix (EPMM) method is a new approach to prepare nanocomposite membranes, in which inorganic nanoparticles are synthesized in situ at the interface of a dispersed aqueous phase in a continuous phase of polymer solution. In this paper, we report the synthesis and characterization of poly(2,6-dimethyl-1,4-phenylene oxide) (PPO)-based EPMM membranes, in which silica nanoparticles are synthesized by the polymerization of tetraethylorthosilicate (TEOS) in the presence of two different co-solvents, ethanol and acetone, which are soluble in both the aqueous phase and the polymer solution. The EPPM membranes prepared in the presence of acetone show greater conversions of TEOS and a different structure of the synthesized silica nanoparticles compared to the EPMM membranes prepared in the presence of ethanol. The former membranes are both more permeable and more selective for O₂/N₂ and CO₂/CH₄. Both types of EPMM membranes are more permeable than the reference PPO membranes. However, while their O₂/N₂ selectivity is practically unchanged, their CO₂/CH₄ selectivity is decreased compared to the reference PPO 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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,009
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)0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,195 · 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.

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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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