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Enregistrement W2989834718 · doi:10.1021/acsami.9b16966

Unexpectedly Strong Size-Sieving Ability in Carbonized Polybenzimidazole for Membrane H<sub>2</sub>/CO<sub>2</sub> Separation

2019· article· en· W2989834718 sur OpenAlexaff
Maryam Omidvar, Hien Nguyen, Liang Huang, Cara M. Doherty, Anita J. Hill, Christopher M. Stafford, Xianshe Feng, Mark T. Swihart, Haiqing Lin

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMembrane Separation and Gas Transport
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilVeskiU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésSelectivityBarrerMaterials sciencePolymerCarbonizationChemical engineeringGas separationPermeability (electromagnetism)MembranePolymer chemistryOrganic chemistryCatalysisChemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polymers with high permeability and strong size-sieving ability are needed for H 2 /CO 2 separation at temperatures ranging from 100 to 300 °C to enable an energy-efficient precombustion CO 2 capture process. However, such polymers usually suffer from a permeability/selectivity tradeoff, that is, polymers with high permeability tend to exhibit a weak size-sieving ability and thus low selectivity. Herein, we demonstrate that carbonization of a suitable polymer precursor (i.e., polybenzimidazole or PBI) generates microcavities (leading to high H 2 permeability) and ultramicroporous channels (leading to strong size-sieving ability and thus high H 2 /CO 2 selectivity). Specifically, carbonization of PBI at 900 °C (CMS@900) doubles H 2 permeability and increases H 2 /CO 2 selectivity from 14 to 80 at 150 °C. When tested with simulated syngas-containing equimolar H 2 and CO 2 in the presence of water vapor for 120 h, CMS@900 exhibits stable H 2 permeability of ≈36 barrer and H 2 /CO 2 selectivity of ≈53 at 150 °C, above Robeson’s 2008 upper bound and demonstrating robustness against physical aging and CO 2 plasticization.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations104
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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