Optimizing membrane synthesis parameters via Taguchi method: An approach to prepare high performance mixed‐matrix membranes for carbon capture applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mixed‐matrix membranes (MMMs) comprising polysulfone (PSF) and zeolite 4A (Z4A) were prepared for carbon capture applications. Membranes of varying compositions were fabricated by solution casting technique. Viscous solutions of dissolved ingredients were cast on a clean glass plate followed by evaporation and drying of prepared membrane. Fabricated composite membranes were subjected to morphological, structural, and permeation analyzes. The morphological results showed a uniform dispersal of zeolite nanoparticles with agglomerates formation at higher nanofiller loadings. The structural analysis corroborated the noninteractive behaviour of organic polymer and inorganic zeolite phases. Permeation results suggested that the fabricated membranes were more permeable to CO 2 gas, which can be described by higher diffusivity and structural affinity for CO 2 . Taguchi statistical analysis was employed to optimize carbon capture performance of developed hybrid membranes by carefully controlling the membrane casting parameters such as loading levels of functional nanofiller, sonication time, and drying time of casting solution. The statistical investigation of permeation results suggested the sensitivity of casting parameters on membrane performance in the following manner: zeolite loading > sonication time > drying time. The optimized membrane casting parameters obtained from signal‐to‐noise ratio analysis performed on Minitab led to synthesis of a composite membrane with both high CO 2 /N 2 selectivity and CO 2 permeability. The chosen technique also assisted in justifying the dependence of permeation results on various membrane casting parameters, associating it with the morphological results. The technique also facilitated the optimization of the membrane characteristics and is recommended for future study based on membrane separation processes.
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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.
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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 ».