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Enregistrement W3134400976 · doi:10.1002/er.6567

Polypyrrole‐aided surface decoration of graphene oxide nanosheets as fillers for poly(ether‐ <i>b</i> ‐amid) mixed matrix membranes to enhance <scp> CO <sub>2</sub> </scp> capture

2021· article· en· W3134400976 sur OpenAlexaff
Morteza Asghari, Samaneh Saadatmandi, Mohammad Javad Parnian

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Energy Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMembrane Separation and Gas Transport
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembranePermeationPolypyrroleSelectivityMaterials scienceChemical engineeringGrapheneBarrerOxideGas separationX-ray photoelectron spectroscopyPolymer chemistryPolymerNanotechnologyChemistryOrganic chemistryCatalysisComposite materialPolymerization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modified graphene oxide (GO) nanosheets as fillers within poly(ether-b-amid) (PEBA) copolymer as matrix were used for mixed matrix membranes (MMMs) fabrication to improve CO2 capture. The GO nanosheets were modified by polypyrrole (PPy) and zinc cations. The former that have conjugated N-containing groups provided a high degree of affinity toward CO2, and the latter has facilitated the gas molecules transport through the gas channel passages. The different modified GO nanosheets were characterized by HRTEM, FT-IR, FESEM, XRD, and XPS analyses. Also, the FT-IR, XRD, AFM, and SEM methods were used for the structural and morphological characterizations of the prepared MMMs with 0.1 wt% of the nanofiller. Gas permeation tests for CH4, N2, and CO2 were then performed for all prepared membranes. Compared to the neat PEBA membrane, the selectivity of both CO2/CH4 and CO2/N2 for PEBA-GO-PPy membrane increased up to 62% and 51% and for the PEBA-GO-PPy-Zn membrane increased up to 58% and 56%, respectively. Furthermore, the PEBA-GO-PPy-Zn disclosed a 10% increase in permeability of CO2 than the neat membrane. For PEBA-GO-PPy MMM, the permeability of CO2 was 122.4 Barrer, and the selectivity of CO2/CH4 and CO2/N2 was 29.8 and 122.5, respectively. Moreover, the gas separation results for PEBA-GO-PPy-Zn MMM were about 131.8 Barrer for CO2 permeability and 30.7 and 119.2 for CO2/CH4 and CO2/N2 selectivities, respectively. Besides, the CO2/N2 selectivity of PEBA-GO-PPy and PEBA-GO-PPy-Zn overcomes the Robeson's upper bound.

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)0,001
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 enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,860

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations34
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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