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Enregistrement W4399534873 · doi:10.3390/molecules29122784

Carbon Dioxide Solubility in Three Bis Tri (Fluromethylsulfonyl) Imide-Based Ionic Liquids

2024· article· en· W4399534873 sur OpenAlexafffund
Eric Quaye, Amr Henni, Ezeddin Shirif

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueIonic liquids properties and applications
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Regina
Mots-clésImideIonic liquidSolubilityCarbon dioxideChemistryEnthalpyAbsorption (acoustics)AlkylOrganic chemistryMaterials scienceThermodynamicsPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study delves into the necessity of mitigating carbon dioxide (CO2) emissions, focusing on effective capture methods to combat global warming by investigating the solubility of CO2 in three ionic liquids (ILs), 1-Decyl-3-MethylimidazoliumBis (Trifluromethylsulfonyl Imide) [IL1], 1-Hexadecyl-3-Methyl imidazoliumBis (Trifluromethylsulfonyl Imide) [IL2] and Triethytetradecyl Ammonium Bis (Trifluromethylsulfonyl Imide) [IL3]. Solubility experiments were conducted at (30, 50 and 70) °C with pressures up to 1.5 MPa. The research shows [IL2] as the superior candidate for CO2 capture, with its longer alkyl chain, and is confirmed by its lower Henry’s Law constant. Utilizing the Peng Robinson equation of state, the study correlates well with the solubility measurements using three mixing rules. The study reveals promising results for IL1, IL2 and IL3 surpassing all other published ionic liquids including Selexol/Genesorb 1753, except for 1-Methyl-3-octylimidazolium bis(trifluoromethylsulfonyl)imide. Insights into the enthalpy and entropy of absorption underscore the significant impact of IL structure on CO2 solubility, emphasizing the potential of tailored ILs for advanced carbon capture strategies. In summary, this research highlights [IL2] as the optimal choice for CO2 capture, offering valuable contributions to the ongoing efforts in combating climate change.

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 enseignants0,434
Score d'incertitude au seuil0,680

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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