Modelling the Molecular Permeation through Mixed-Matrix Membranes Incorporating Tubular Fillers
Notice bibliographique
Résumé
Membrane-based processes are considered a promising separation method for many chemical and environmental applications such as pervaporation and gas separation. Numerous polymeric membranes have been used for these processes due to their good transport properties, ease of fabrication, and relatively low fabrication cost per unit membrane area. However, these types of membranes are suffering from the trade-off between permeability and selectivity. Mixed-matrix membranes, comprising a filler phase embedded into a polymer matrix, have emerged in an attempt to partly overcome some of the limitations of conventional polymer and inorganic membranes. Among them, membranes incorporating tubular fillers are new nanomaterials having the potential to transcend Robeson's upper bound. Aligning nanotubes in the host polymer matrix in the permeation direction could lead to a significant improvement in membrane permeability. However, although much effort has been devoted to experimentally evaluating nanotube mixed-matrix membranes, their modelling is mostly based on early theories for mass transport in composite membranes. In this study, the effective permeability of mixed-matrix membranes with tubular fillers was estimated from the steady-state concentration profile within the membrane, calculated by solving the Fick diffusion equation numerically. Using this approach, the effects of various structural parameters, including the tubular filler volume fraction, orientation, length-to-diameter aspect ratio, and permeability ratio were assessed. Enhanced relative permeability was obtained with vertically aligned nanotubes. The relative permeability increased with the filler-polymer permeability ratio, filler volume fraction, and the length-to-diameter aspect ratio. For water-butanol separation, mixed-matrix membranes using polydimethylsiloxane with nanotubes did not lead to performance enhancement in terms of permeability and selectivity. The results were then compared with analytical prediction models such as the Maxwell, Hamilton-Crosser and Kang-Jones-Nair (KJN) models. Overall, this work presents a useful tool for understanding and designing mixed-matrix membranes with tubular 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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».