2D Covalent Organic Framework Membranes for Liquid‐Phase Molecular Separations: State of the Field, Common Pitfalls, and Future Opportunities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
2D covalent organic frameworks (2D COFs) are attractive candidates for next-generation membranes due to their robust linkages and uniform, tunable pores. Many publications have claimed to achieve selective molecular transport through COF pores, but reported performance metrics for similar networks vary dramatically, and in several cases the reported experiments are inadequate to support such conclusions. These issues require a reevaluation of the literature. Published examples of 2D COF membranes for liquid-phase separations can be broadly divided into two categories, each with common performance characteristics: polycrystalline COF films (most >1 µm thick) and weakly crystalline or amorphous films (most <500 nm thick). Neither category has demonstrated consistent relationships between the designed COF pore structure and separation performance, suggesting that these imperfect materials do not sieve molecules through uniform pores. In this perspective, rigorous practices for evaluating COF membrane structures and separation performance are described, which will facilitate their development toward molecularly precise membranes capable of performing previously unrealized chemical separations. In the absence of this more rigorous standard of proof, reports of COF-based membranes should be treated with skepticism. As methods to control 2D polymerization improve, precise 2D polymer membranes may exhibit exquisite and energy efficient performance relevant for contemporary separation challenges.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 découle