MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413445389 · doi:10.1021/acs.iecr.4c04271

Impacts of Adsorbed N <sub>2</sub> on the Diffusion of CO <sub>2</sub> and H <sub>2</sub> O in CALF-20 Assessed via a Frequency Response Method

2025· article· en· W4413445389 sur OpenAlexaff
Thomas Lassitter, J. B. Hastings, Nicholas Fylstra, Marc R. Birtwistle, Nikita Hanikel, Bradley T. Brimmer, Omar M. Yaghi, George K. H. Shimizu, T. Grant Glover

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesBasic Energy SciencesDefense Advanced Research Projects AgencyUniversity of California BerkeleyAlabama Commission on Higher EducationNational Science Foundation
Mots-clésDiffusionAdsorptionAnalytical Chemistry (journal)ChemistryMaterials scienceThermodynamicsPhysical chemistryPhysicsEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The diffusion of CO 2 and H 2 O in CALF-20 was examined at various concentrations in both N 2 and He carrier gases, with N 2 having a measurable impact on the diffusion of CO 2 and H 2 O in the pores of CALF-20. The results highlight the importance of considering N 2 adsorption in CO 2 capture materials. Because multiple diffusion data points were required as a function of concentration, concentration swing frequency response (CSFR) was used to examine the system, and to increase the throughput of this device, a methodology was developed based on the Fourier transform of the response of an adsorbent bed to a square wave perturbation of the inlet concentration. The results show that CSFR can distinguish between thermal, diffusion, and mixed-gas control, with only the appropriate model fitting the data. FT-CSFR allowed multiple data points to be obtained with a single experiment and generally produced results 3× faster than sine wave-only frequency response data collection.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIndustrial & Engineering Chemistry ResearchMême sujetCarbon Dioxide Capture TechnologiesTravaux en français237 207