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Enregistrement W3125069060 · doi:10.1002/cjce.24040

Measuring the permeabilities of binary gas mixtures with a novel time‐lag technique

2021· article· en· W3125069060 sur OpenAlexaffvenue
Zhou He, Kheng Lim Goh, Xianshe Feng, Kean Wang

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesKhalifa University of Science, Technology and Research
Mots-clésPermeationMembraneChemistryChromatographyMolecular sieveBinary numberThermodynamicsChemical engineeringAnalytical Chemistry (journal)Organic chemistryAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Measuring permeation properties of gas mixtures is an important but challenging issue. This work reports on a novel time‐lag technique by selectively depositing (ie, desublimation) one of the gas components in a binary mixture at the downstream side using a liquid nitrogen cold trap, thereby allowing for determination of the permeation properties of both permeating components from the pressure response in the permeate chamber. The measurement technique was demonstrated for the permeation of several binary gas mixtures (H 2 /CO 2 , and H e /CO 2 with various compositions) through a carbon molecular sieve membrane. It was found that the true permeation properties of a binary mixture can be significantly different from the ideal values based on the permeation of pure gas components. This method is time and cost efficient and works well for binary gas mixtures where the difference in the boiling points of the gas components is sufficiently large so that one of the components in the permeate can be selectively desublimated at the permeate side.

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 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,187 · 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.

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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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