Amino-silane-grafted NH<sub>2</sub>-MIL-53(Al)/polyethersulfone mixed matrix membranes for CO<sub>2</sub>/CH<sub>4</sub> separation
Notice bibliographique
Résumé
Mixed-matrix membranes (MMMs) are promising candidates for carbon dioxide separation. However, their application is limited due to improper dispersion of fillers within the polymer matrix, poor interaction of fillers with polymer chains, and formation of defects and micro-voids at the interface of both phases, which all result in the decline of the gas separation performance of MMMs. In this work, we present a new method to overcome these challenges. To this end, a series of MMMs based on polyethersulfone (PES) as the continuous polymer matrix and MIL-53-derived MOFs as the dispersed filler were prepared. FTIR-ATR, XRD, TGA, FESEM, and N2 adsorption/desorption analyses were employed to characterize the structural properties of the synthesized nanoparticles. The obtained results indicated that 3-aminopropyltriethoxysilane (APTES) molecules were successfully attached onto the surface of NH2-MIL-53(Al). Morphological characterization by FESEM and energy dispersive X-ray mapping (EDX) showed that desirable distribution within the whole membrane thickness, suitable nanoscale dispersion, and excellent interface were achieved by using amino-silane-grafted NH2-MIL-53(Al) (A-MIL-53(Al)) nanoparticles. The permeation results indicated that the permeability of two gases and the ideal CO2/CH4 selectivity enhanced by increasing the concentration of MOFs. In particular, comparing the experimental gas separation results of A-MMM-10 with those of pure PES membrane showed an 84% increase in the CO2 permeability and a 70% increase in CO2/CH4 selectivity. These results suggest that post-synthetic modification of MOF nanoparticles and strong interfacial adhesion between functionalized nanoparticles and polymer matrix could be a useful method to eliminate interfacial voids and improve gas separation efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».