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Enregistrement W4400485806 · doi:10.1016/j.mex.2024.102858

Determination of time lag by accurate monitoring of pressure decay in a new generation constant volume system

2024· article· en· W4400485806 sur OpenAlexafffund
Peter Leszczynski, Zheng Cao, Haoyu Wu, Jules Thibault, Boguslaw Kruczek

Notice bibliographique

RevueMethodsX · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueGas Dynamics and Kinetic Theory
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVolume (thermodynamics)MembraneLagChemistryPermeationPressure sensorThermal diffusivityTime constantAnalytical Chemistry (journal)Time lagDiffusionPressure measurementMechanicsChromatographyThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The time-lag method is the standard approach for evaluating membrane permeability, diffusivity and solubility in a single gas permeation experiment. The conventional time-lag method relies on accurately monitoring the pressure rise in a constant volume downstream from the membrane following a change in pressure upstream from the membrane. The same information could be extracted from the upstream pressure decay in the same time-lag experiment. However, accurately monitoring the pressure decay presents a challenge due to the resolution limitations of absolute pressure transducers. If the membrane was characterized based on pressure decay, a mass spectrometer could be used to simultaneously monitor the composition of the gas permeating from the membrane, opening the time-lag method to gas mixtures. Also, the simultaneous monitoring of pressure rise and decay could provide additional information about gas transport in the membrane, which is critical for more complex membrane materials.•The resolution challenge was overcome by splitting the upstream volume into the working and reference volumes and monitoring pressure decay using a differential pressure transducer between the two volumes.•The validity of the measured pressure decay was confirmed by the unique relation between the upstream and downstream time lags for a commercial PDMS membrane.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,303 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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