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Enregistrement W4410382587 · doi:10.47363/jbber/2025(3)133

Desalination of Hyper-Concentrated Brines via Microwave Irradiation Mechanism: Case Studies. A Simultaneous Integration of Thermal Desalination, Steam Turbines, and Brine Mining into a Desalination Plant Design

2025· article· en· W4410382587 sur OpenAlexaff
Gjergji Shore

Notice bibliographique

RevueJournal of Biosensors and Bioelectronics Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMembrane-based Ion Separation Techniques
Établissements canadiensHumber Polytechnic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDesalinationBrineLow-temperature thermal desalinationEnvironmental scienceGeothermal desalinationWaste managementThermalMicrowave irradiationSteam turbineMicrowaveEnvironmental engineeringEngineeringChemistryMechanical engineeringMembraneMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new and novel approach to thermal desalination is being developed. This application involves microwave irradiation of custom-made reactors that can generate instantaneous temperatures of over 1000 ºC and cause instant evaporation of seawater. The benefits are severalfold: in addition to purified water, suitable for human consumption, a large amount of energy can be generated via steam turbines that can be fitted into the desalination module. This approach also makes brine mining of rare metals possible, as large amounts of brine are generated and stored for further processing. The energy consumption is just a fraction of the conventional thermal desalination process. This approach can be transferred into portable desalination devices that can be easily deployed in emergency and distress situations..

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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