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Enregistrement W4381186510 · doi:10.11159/ehst23.117

Free Standing Mixed Matrix Membranes for Carbon Capture

2023· article· en· W4381186510 sur OpenAlexaff
Suboohi Shervani, Lara P. Tansug, F. Handan Tezel

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference of Energy Harvesting, Storage, and Transfer · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMembrane Separation and Gas Transport
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembraneCarbon fibersMatrix (chemical analysis)Materials scienceComputer scienceChemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change due to greenhouse gas (GHG) emissions has catastrophic effects on global ecosystems and communities.The mitigation of climate change can be achieved by using renewable energy sources and by capturing carbon dioxide (CO2), the major GHG accounting for 76% of total emissions [1][2][3].Therefore, it is essential for the sustainability of the planet to develop CO2-capturing technology and utilize it in productive ways, such as in enhanced oil recovery, the manufacture of fuels, building materials, and storage in underground geologic formations.Polymeric membranes have been researched for carbon capture and sequestration (CCS) for many years.The main obstacle that must be overcome before employing industrial sized CCS membranes is the development of stable, high surface area, high-performance, porous materials for this process.Furthermore, synthesizing free standing membranes without support is a challenging task.This extended abstract focuses on the synthesis of free-standing polymeric membranes with nanofillers, for which the performance is characterized by their selectivities and permeabilities towards CO2, N2 and CH4.The goal is the produce mechanically stable, highperformance, free standing mixed matrix membranes for CCS.Since methyl cellulose (MC) is found to be a good encapsulation material [4] and renewable polymer, it has been used as a mechanically strong matrix to form the polymeric base of the membranes.Polyvinyl alcohol (PVA) is also incorporated with MC for half of the trials, to test its effect on the performance.The MC or MC/PVA matrix was impregnated with both fixed and mobile carriers to improve CO2 permeance and selectivity: polyallylamine hydrochloride (PAA) was added as an amine carrier, as it has been shown to increase CO2 permeability by increasing its facilitated transport [5]; either zeolite 13-X, kaolin (Kln) or Zn(2-methylimidazolate) (ZIF-8) was added as an adsorbent filler.Six hybrid, free standing mixed matrix membranes were synthesized using the layer-by-layer deposition method: MC/PAA/ZIF-8, MC/PVA/PAA/ZIF-8, MC/PAA/13-X, MC/PVA/PAA/13-X, MC/PAA/Kln, and MC/PVA/PAA/Kln.Their performances were analyzed by testing permeabilities and selectivities, using a lab-scale single-gas permeation setup.This was performed by passing a single gas flow of N2, CO2 or CH4 through the membrane and measuring the permeate and retentate flow rates using bubble flowmeters.MC/PVA/PAA/ZIF-8 was found to have a selectivity of 2.01 for CO2/CH4.MC/PAA/13-X/PVA had a relatively high CO2/N2 selectivity of 1.4 among the membranes prepared.The MC/PAA/ZIF-8/PVA membrane shows the highest permeability of N2, CO2 and CH4 among all membranes.The results show that PVA addition improves the selectivity of the membranes.The MC/PVA composite with a PAA amine carrier and a ZIF-8 filler yielded the most promising CCS membrane of this study in terms of permeability and selectivity.It is evident that MC successfully acts as a matrix to hold all components; furthermore, PAA, ZIF-8, and 13-X improve the selectivity of gases, as expected.

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 enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,510

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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