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Enregistrement W2947918320 · doi:10.22079/jmsr.2019.100069.1244

Gas Separation Properties of Mixed Matrix Membranes based on Polyimide and Graphite Oxide

2020· article· en· W2947918320 sur OpenAlexaff
Tien Binh Nguyen, Amaya Romero, Antonio Paton, Marialuz sanchez, J.L. Valverde, Serge Kaliaguine, Denis Rodrigue

Notice bibliographique

RevueRUIdeRA - Institutional University Repository (University of Castilla-La Mancha) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMembrane Separation and Gas Transport
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembraneGrapheneGas separationOxidePolyimideChemical engineeringSelectivityGraphite oxideMaterials scienceMethaneGraphiteChemistryOrganic chemistryComposite materialNanotechnologyLayer (electronics)Catalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, three different graphene-based materials, namely graphite oxide (GrO), thermally reduced graphite oxide (T-RGrO) and ascorbic acid multi-phase reduced graphene oxide (AMP-RGO), were synthesized and used to produce mixed matrix membranes (MMM) based on Matrimid®5218 for as separation. From the samples produced, a complete set of characterization was performed including XRD, FTIR, TGA and SEM to relate with the gas separation performance using H2, CO2, O2, N2 and CH4. For all the gases studied, the results showed that membrane permeability was inversely proportional to the gas molecular size. This behavior was associated to multi-phase reduced graphite oxide (AMPRGO) being an excellent gas barrier for large gas molecules, especially for CH4. The results showed that the H2/CH4 ideal selectivity increased to 231 which represents a 328% improvement for M/AMP-RGO 0.1 compared to the neat matrix. The CO2/CH4 selectivity was 79.8 for M/AMP-RGO 0.2 wt.% which represents a 344% improvement compared to the neat polymer. These results confirmed that these membranes can be used for methane separation such as in ammonia plants (H2/CH4) or biogas upgrading/natural gas purification (CO2/CH4).

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,944

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,164 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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