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Enregistrement W2997534915 · doi:10.1002/app.48860

Effects of halloysite nanotubes on the morphology and CO<sub>2</sub>/CH<sub>4</sub> separation performance of Pebax/polyetherimide thin‐film composite membranes

2019· article· en· W2997534915 sur OpenAlexaff
Hamid Reza Afshoun, Mahdi Pourafshari Chenar, Mohammad Reza Moradi, Ahmad Fauzi Ismail, Takeshi Matsuura

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMembrane Separation and Gas Transport
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyetherimidePermeanceMembraneMaterials scienceHalloysiteGas separationPermeationSelectivityChemical engineeringDifferential scanning calorimetryThin-film composite membranePolymer chemistryScanning electron microscopeFourier transform infrared spectroscopyComposite materialPolymerChemistryOrganic chemistryReverse osmosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Enhancing the performance of gas separation membranes is one of the major concerns of membrane researchers. Thus, in this study, poly(ether‐block‐amide) (Pebax)/polyetherimide (PEI) thin‐film composite membranes were prepared and their CO2/CH4 gas separation performance was investigated by means of pure and mixed gases permeation tests. To improve the properties of these membranes, halloysite nanotubes (HNT) were added to Pebax layer at different loadings of 0.5, 1, 2, and 5 wt % to form Pebax‐HNT/PEI membranes. Scanning electron microscopy, gas sorption, X‐ray diffraction, Fourier‐transform infrared, and differential scanning calorimetry tests were also performed to investigate the impact of HNT on structure and properties of prepared membranes. Results showed that both CO2/CH4 selectivity and CO2 permeance increased by adding HNT to Pebax layer up to 2 wt %. By increasing HNT loading to 5 wt %, the CO2/CH4 selectivity decreased from 32 to 18, while CO2 permeance increased from 3.25 to 4.2 GPU. Pebax/PEI and Pebax‐HNT/PEI membranes containing 2 wt % of HNT were tested using CO2/CH4 gas mixtures at different feed CO2 concentrations and feed pressure of 4 bar. The results showed that with increasing CO2 concentration from 20 to 80 vol %, CO2/CH4 selectivity of Pebax/PEI composite membranes increased by 19%, while, in Pebax‐HNT/PEI membrane, CO2/CH4 selectivity decreased by 40%. © 2019 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2020, 137, 48860.

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations23
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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