Supercritical CO2 permeation in polymeric films: Design, characterization, and modeling
Notice bibliographique
Résumé
This study is concerned with the development of an optimum method for identification of supercritical CO2 permeability in thermoplastic films with moderate to excellent barrier properties namely, High-Density Polyethylene (HDPE), Raised-Temperature Polyethylene (PE-RT), Polyvinylidene Fluoride (PVDF) and aliphatic Polyketone (PK) at elevated temperatures (40 °C−82 °C). A high-temperature/high-pressure permeation cell was designed based on the “closed-volume/variable pressure” standard test method. The identified gas transport properties using the time lag method yielded significant error particularly for PVDF and PK, which was ascribed to the sole reliance on the accumulated pressure-rate in steady-state. This error was minimized using the Non-Linear Regression (NLR) by utilizing the full range of measured data including the transient state. The coefficient of determination between the measured and modeled data using NLR was quantified above 0.99 for all the polymers at the entire examined temperature range. The 1.4 % higher degree of crystallinity and 28.5 % smaller spherulite size caused 13.3 % higher diffusivity and 8.6 % lower solubility in PE-RT when compared with HDPE at 82°C. As a result of this trade-off, PE-RT exhibited only 3.5 % higher permeability than HDPE. The developed generalized temperature-dependent model provided the essential data for design optimization of gas barrier performance in multilayer high-temperature pressure-vessels.
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 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 | 0,000 | 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.
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 ».