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Enregistrement W4315647605 · doi:10.1002/cjce.24836

Investigation of the effect of functionalized carbon nanotube and graphene oxide in guar gum‐based mixed matrix membrane for gas separation application

2023· article· en· W4315647605 sur OpenAlexvenueno aff
Neha Pal, Madhu Agarwal

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMembrane Separation and Gas Transport
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembraneFourier transform infrared spectroscopyChemical engineeringMaterials scienceGrapheneCarbon nanotubeGas separationPolymerScanning electron microscopeOxideMatrix (chemical analysis)Polymer chemistryNanotechnologyChemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The present study deals with preparing mixed matrix membranes (MMMs), a new polysaccharide‐based natural polymer used as a matrix with functionalized carbon nanotubes (FCNTs) and graphene oxide (GO) used as an inorganic filler. This work identified the effect of the inorganic fillers (FCNTs or GO) with naturally occurring polymer for gas separation. The incorporation of fillers improves the gas separation performance of MMMs. In GG/FCNTs MMMs, the selectivities of CO 2 /N 2 and CO 2 /H 2 were enhanced by 55.24% and 57.89%, respectively. Moreover, in GG/GO MMMs, the selectivities of CO 2 /N 2 and CO 2 /H 2 were improved by 99.50% and 50%, respectively. The membrane was characterized by scanning electron microscopy (SEM) and Fourier‐transform infrared spectroscopy (FTIR). The SEM analysis of GG/GO MMMs reveals layered structure, and GG/FCNTs MMMs create passages to transport gases. The Universal testing machine (UTM) is used to analyze the mechanical properties of pristine and modified membranes.

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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,284

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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