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Enregistrement W4414033811 · doi:10.1016/j.matchemphys.2025.131523

Electrothermal regeneration of carbon-modified CuBTC for volatile organic compound adsorption

2025· article· en· W4414033811 sur OpenAlexafffund
Sina Neshati, Zaher Hashisho

Notice bibliographique

RevueMaterials Chemistry and Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueIonic liquids properties and applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates
Mots-clésAdsorptionRegeneration (biology)Carbon fibersMetal-organic frameworkOrganic compoundChemical engineeringChemistryEnvironmental chemistryMaterials scienceInorganic chemistryOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrothermal regeneration uses the Joule effect to heat adsorbents, enhancing desorption efficiency and reducing energy consumption. This study modifies the metal-organic framework (MOF) CuBTC synthesis for electrothermal regeneration after volatile organic compounds (VOCs) adsorption. Carbon-based materials, carbon nanotubes (CNT), porous carbon, and graphene, were integrated into CuBTC to introduce conductivity. X-ray diffraction (XRD) confirmed the structural integrity of the modified MOFs, while thermogravimetric analysis evaluated thermal stability and carbon content. Electron microscopy showed uniform carbon additive incorporation, and nitrogen and n-heptane adsorption isotherms assessed adsorption properties. Graphene proved most effective in lowering electrical resistivity, followed by CNT and porous carbon. However, CNT and graphene exhibited reduced adsorption performance due to aggregation and poor dispersion. Generally, modified samples had lower surface areas and n-heptane adsorption than unmodified CuBTC. Incorporating 16.7 g/ml porous carbon achieved a resistivity of 4.1 Ω m, with a surface area of 1223 m 2 /g and adsorption properties similar to the original MOF. This suggests potential for efficient adsorption and regeneration. Comparative analyses showed electrothermal regeneration outperformed conventional methods in speed and energy efficiency, advancing the development of conductive MOFs for adsorption and regeneration processes. • Carbon modifiers enable CuBTC's electrothermal regeneration with low resistivity. • Porous carbon increases CuBTC's surface area to 1223 m 2 /g, enhancing adsorption. • Graphene achieves the lowest resistivity (0.5 Ω m) but affects adsorption capacity. • Electrothermal regeneration is faster, using less than half the energy of heating tape. • Improved CNT and graphene dispersion could enhance MOF adsorption and conductivity.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,296

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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