MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406842798 · doi:10.3390/app15031312

Modified Solution–Diffusion Model Incorporating Rotational Kinetic Energy in Pressure Retarded Osmosis

2025· article· en· W4406842798 sur OpenAlexafffund
Daniel Ruiz-Navas, Édgar Quiñones-Bolaños, Mostafa H. Sharqawy

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésKinetic energyPressure-retarded osmosisThermodynamicsMaterials scienceMechanicsForward osmosisChemistryMembraneReverse osmosisPhysicsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pressure-retarded osmosis (PRO) is a process that allows the production of mechanical energy from the chemical potential difference between two solutions of different concentrations separated by a semi-permeable membrane. One of the main obstacles for this technology to be commercially competitive is the difference between the theoretical power density and the experimental power density due to negative factors like ICP. Analytical models facilitate the analysis of the relationships between system parameters and thus facilitate the optimization of components. In general, PRO has traditionally been explained through the solution–diffusion model, where the flow of water through the membrane depends on a diffusivity factor, the concentration gradient, and the hydraulic pressure gradient. This paper focuses on developing a modified solution–diffusion model that includes means to control the ICP through rotational kinetic energy. An energy balance method for obtaining a solution diffusion-based model is explained, and an analytical model is obtained. Finally, said model is verified through simulations with parameters reported in the literature to obtain insight on the required dimensions for a prototype. It was found that a turning radius of 0.5 m and an angular speed of less than 3000 rev/min could generate enough kinetic energy to compensate for ICP losses in a PRO scenario. Also, the results suggest that bigger concentration differences could benefit more of this technology, as they require almost the same energy as smaller concentration differences but allow for more energy extraction.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,243
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 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied SciencesMême sujetMembrane Separation TechnologiesTravaux en français237 207