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Enregistrement W3004632527 · doi:10.20381/ruor-24346

Pervaporation Separation of Butanol from Aqueous Solutions Using Polydimethylsiloxane (PDMS) Mixed Matrix Membranes

2020· dissertation· en· W3004632527 sur OpenAlexfundno aff
Ali Zamani

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMembrane Separation and Gas Transport
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPervaporationPolydimethylsiloxaneMembraneButanolAqueous solutionChemical engineeringChromatographyMatrix (chemical analysis)Materials scienceChemistryOrganic chemistryEngineeringEthanolPermeationBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, pervaporation, a membrane-based process was studied for in-situ separation of butanol. This technique has a great potential due to its high selectivity, low energy requirement and high efficiency. The primary objective was to improve the performance of the Polydimethylsiloxane (PDMS) membrane for the pervaporation separation and the recovery of butanol by adding nanoparticles into its matrix to make mixed matrix membrane (MMM). These nanoparticles included zinc-based Metal Organic Frameworks (MOFs) and zinc oxide. Different particle sizes of zeolitic imidazolate framework (ZIF-8) were synthesized. The separation performance of MMMs incorporating different sizes of ZIF-8 nanoparticles was compared to the performance of mixed matrix membranes incorporating zinc oxide as well as pure PDMS membrane. Different characteristics of ZIF-8 and their impact on the performance of the host membrane were discussed. Result showed that the presence of nanoparticles improves the PDMS membrane performance up to a certain particle loading. Moreover, it was shown that the particle size and interfacial bond between polymer and particles have a major impact on the pervaporation membrane separation process. The best membrane for pervaporation separation of butanol from binary aqueous solutions was obtained for the 8 wt% small-size ZIF-8/PDMS MMM where the total permeation flux and butanol selectivity were increased by 350% and 6%, respectively, compared to neat PDMS membranes. In addition to the MOFs, nanotubes are considered emerging nanostructured materials for use in membrane separation applications due to their high molecular diffusivity and unique geometry. Recent progress has also been made on the modification of nanotube surface functionality, and the fabrication of nanotube mixed matrix membranes as well as the ability to align them in MMMs. Since numerous types of nanotubes are available and the process of producing well-aligned nanotube MMMs is very challenging, a theoretical model using finite difference method (FD) was used to gain a deeper understanding on the effect of nanotubes on the separation performance of mixed matrix membranes. A series of numerical simulations were performed and the effects of various structural parameters, including the tubular filler volume fraction, orientation, length-to-diameter aspect ratio, and permeability ratio, were assessed. The results showed that the relative permeability is enhanced by vertically-aligned nanotubes and further increased with an increase of the permeability ratio, filler volume fraction and the length-to-diameter aspect ratio. In addition, comparing the simulation results with existing analytical models for the prediction of the relative permeability acknowledges a need to develop a new correlation that would provide more accurate predictions of the relative permeability of MMMs with embedded nanotube fillers.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,542
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,256 · 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.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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