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Enregistrement W4408923730 · doi:10.1021/acs.nanolett.5c00343

Microscopic Kinetics of Water Adsorption in Metal–Organic Frameworks

2025· article· en· W4408923730 sur OpenAlexaff
Chang Ma, Jiawang Li, Wang Guang, Zhigang Li, Wei‐Fang Su, Yanguang Zhou

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNMR spectroscopy and applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesResearch Grants Council, University Grants Committee
Mots-clésAdsorptionKineticsMetal-organic frameworkMetalMaterials scienceChemistryChemical engineeringPhysical chemistryMetallurgyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metal-organic frameworks (MOFs) have shown great potential in atmospheric water harvesting, dehumidification, and passive evaporative cooling. Their performance is determined by the water uptake and adsorption kinetics of the MOFs. Here, the water adsorption kinetics in MOFs are systematically investigated using our proposed theoretical framework and experimental measurements. At low relative humidities (RHs), water molecules are adsorbed and diffuse freely in MOFs, as described by the linear driving force assumption and Fick's law. At high RHs, water condenses into liquid clusters before diffusing, modeled by a two-concentration framework. At medium RHs, both water molecules and clusters coexist in MOFs. Good agreement between experiments and simulations of water uptake and kinetics of UiO-66, CAU-10-H, MOF-801, MIL-101, and MOF-303 demonstrates our theoretical framework fully captures water vapor adsorption processes in MOFs. Our results further show that water adsorption capacity and kinetics are jointly influenced by the porosity, pore radius, and pore geometry factor.

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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,321

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,269 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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