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Enregistrement W2980111056 · doi:10.1002/cjce.23661

Carbon molecular sieve membranes for natural gas purification: Role of surface flow

2019· article· en· W2980111056 sur OpenAlexaffvenue
Shaihroz Khan, Kean Wang, Xianshe Feng, Ali Elkamel

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMembrane Separation and Gas Transport
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesTotalAbu Dhabi National Oil CompanyShell United States
Mots-clésPermeationMembraneSelectivityMolecular sievePermeability (electromagnetism)ChemistryPyrolysisNitrogenChromatographyChemical engineeringAnalytical Chemistry (journal)Organic chemistryAdsorptionCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Carbon molecular sieve membranes (CMSM) were prepared from the pyrolysis of polyimide films within a temperature range of 600°C‐800°C under nitrogen stream. The membrane samples were characterized and tested for the permeation of He, CH 4 , CO 2 , and N 2 at different pressures and temperatures, respectively. The CMSM700 membrane (pyrolyzed at 700°C) showed an ideal selectivity of ~ 11 for N 2 /CH 4 with a permeability of 2.18 × 10 −15 mol · m/m 2 · s · Pa for N 2 . The separation mechanism for the N 2 /CH 4 pair was shown to be largely molecular sieving rather than surface flow. The membrane showed an ideal selectivity of ~ 500 for the CO 2 /CH 4 pair with a CO 2 permeability of 9.72 × 10 −14 mol · m/m 2 · s · Pa. The permeability of He was lower than that of CO 2 , suggesting that the surface flow played a significant role in the CO 2 permeation. The updated permeability‐selectivity tradeoff curves show that this CMSM membrane compared favourably with other membrane materials reported in the literature for the removal of N 2 and CO 2 from CH 4 for natural gas upgrading.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,364

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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