Superstructure model for the simultaneous design and optimization of the PVSA process cycle
Notice bibliographique
Résumé
<title>Abstract</title> The performance of any adsorptive separation process depends on two factors: the adsorbent media and the PVSA process cycle. The pool of adsorbents for any separation has grown exponentially over the past decade with the advent of metal-organic chemistry. There are potentially multiple PVSA process cycle pathways that can be chosen for the gas separation. To achieve the full potential of a given adsorbent, the operating conditions of the process cycle need to be optimized; this is computationally challenging. Traditionally, the performance of a small set of user-defined PVSA process cycles is chosen for optimization. In this work, we present a superstructure model to simultaneously design and optimize the PVSA process cycle. To highlight the potential of such an approach, we present different case studies related to separating CO2 from a mixture of CO2 and N2 as it is a well-studied and currently relevant separation system. The superstructure model presented in the work covers over two dozen possible PVSA cycle configurations. The framework is also shown to be scalable for adsorbent evaluation by using novel optimization strategies to effectively search the large input search region.
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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 | 0,001 |
| 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 ».