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Enregistrement W4402438645 · doi:10.11159/iccpe24.119

Water Adsorption Capacity of UiO-66 Metal Organic Framework (MOF) Nanoparticles for Applications in Water Harvesting

2024· article· en· W4402438645 sur OpenAlexvenueno aff
Thomas M. Adams, Selis Önel, Anil Hatiboglu, Saziye Dere

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMachine Learning and ELM
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHacettepe ÜniversitesiTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu
Mots-clésMetal-organic frameworkAdsorptionNanoparticleMaterials scienceChemical engineeringWater treatmentNanotechnologyChemistryEnvironmental scienceEnvironmental engineeringOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metal organic framework (MOF) nanoparticles, characterized by their substantial surface area, tunable porosity, and exceptional adsorption capacity, emerge as promising candidates for water harvesting via efficient water vapor capture in arid regions.This investigation presents an experimental evaluation of zirconium-based UiO-66 MOF nanoparticles exposed to both liquid water and controlled humidity conditions.FTIR spectroscopic analysis revealed distinct spectral signatures associated with O-H bonds for dry and wetted UiO-66 particles.Dry UiO-66 particles kept at five different relative humidity conditions demonstrated different performances with increased water adsorption capacity at elevated humidity values, consistent with the porous structure of MOF particles and previous literature.Comparative analysis of UiO-66 adsorption behaviour in both liquid and vapor phases provides valuable insights into the feasibility of utilizing these materials for water harvesting applications.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,209 · 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
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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