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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».