Preparation of <scp>ZIF</scp> ‐8—Pebax 1657 nanocomposite membranes for <i>n</i> ‐hexane/nitrogen separation as a representative of gasoline vapour recovery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gasoline vapour emission is hazardous to both human health and the ecosystem and also results in capital loss, altogether revealing the necessity of its recovery. Some ZIF‐8–Pebax flat nanocomposite membranes were fabricated by the method of solution casting and used for gasoline vapour recovery as represented by n ‐hexane vapour/nitrogen separation. Microporous ZIF‐8 nanoparticles were synthesized and characterized by Fourier transform infrared (FTIR) and Brunauer–Emmett–Teller (BET) analysis. BET results revealed specific surface area, total volume, and average pore diameter of 940.8 m 2 · g −1 , 0.36 cm 3 · g −1 , and 1.54 nm, respectively. Pure nitrogen and n ‐hexane vapour/nitrogen gas mixture permeabilities were measured through the membranes. There was a decline in both permeation rate and selectivity up to 5.0 wt.% of ZIF‐8 loading and the next increment at their higher loadings to considerably more values that the pristine membrane. The maximum n ‐hexane vapour permeability and selectivity at 10.0 wt.% loading of ZIF‐8 nanoparticles, the feed flow rate of 173 mL · min −1 , and permeate side pressure of −200 mbar were observed as 280.1 Barrer and 106.7, respectively, revealing 60.0% and 36.9% improvements compared with those of the pristine Pebax membrane. Observed 86%–92% n ‐hexane vapour recovery approves the successful application of the ZIF‐8–Pebax nanocomposite membranes for n ‐hexane/nitrogen separation. The long‐term separation performance of 5.0 wt.% ZIF‐8 loaded nanocomposite membrane was improved by 76.5% compared with that of the pristine Pebax membrane.
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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 | 0,000 | 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 ».