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Enregistrement W4401092269 · doi:10.1039/d4nr01688b

Nanoporous air filtering systems made from renewable sources: benefits and challenges

2024· review· en· W4401092269 sur OpenAlexafffund
Arnab Dutta, Solmaz Karamikamkar, Mohammadreza Nofar, Ehsan Behzadfar

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerosol Filtration and Electrostatic Precipitation
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsToronto Metropolitan University
Mots-clésNanoporousRenewable energyFilter (signal processing)Environmental scienceProcess engineeringAir filterMaterials scienceNanotechnologyBiochemical engineeringComputer scienceEngineeringMechanical engineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a crucial need for air purification systems due to increasing air contamination, while conventional air-filtering materials face challenges in eliminating gaseous and particulate pollutants. This review examines the development and characteristics of nanoporous polymeric materials developed from renewable resources, which have rapidly advanced in recent years. These materials offer more sustainable alternatives for nanoporous structures made out of conventional polymers and significantly impact the properties of porous polymers. The review explores nanoporous materials' production from renewable sources, filtering mechanisms, physicochemical makeup, and sensing capabilities. The recent advancements in this field aim to enhance production techniques, lower pressure drop, and improve adsorption efficiency. Currently, supporting approaches include using adsorbent layers and binders to immobilize nanoporous materials. Furthermore, the prospects and challenges of nanoporous materials obtained from renewable sources used for air purification are discussed.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,206 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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