Modeling pore wetting in direct contact membrane distillation—effect of interfacial capillary pressure
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we aimed to develop a model for computing direct contact membrane distillation (DCMD) performance, taking into account capillary pressure effects at the liquid–gas interface within membrane pores. We developed a simulation model to investigate how factors such as pore radius, feed/permeate temperature, pressure, and contact angle influenced the distance of liquid intrusion into the pore, the weight flow rate in a single pore, and the temperature at the liquid–gas interface. The model predicted that the permeation rate would decrease with an increase in the feed pressure when the permeate pressure was kept constant and also when the pressure difference between the feed and permeate was kept constant. It also predicted that the permeation rate would increase with an increase in the permeate pressure when the feed pressure was kept constant. The model also indicated that partial pore wetting would be enhanced with an increase in feed pressure when the pore size was as large as 1 μm but would diminish when the pore size was as small as 0.1 μm. According to the model, partial pore wetting diminished with a decrease in the permeate pressure. The model’s predictions were in line with the trends observed in the experimental DCMD flux data by many authors, particularly those regarding the effects of feed and permeate temperature and the effect of contact angle. The model’s predictions were compared with the experimental data recorded in the literature, validating the model’s accuracy.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».