Experimental methods in chemical engineering: Electrospinning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electrospinning produces micro‐ and nanofibres by forcing a polymeric solution through a fine needle in an electric field that produces a filament that accumulates onto a collector plate. The fibre morphology depends on solution properties, distance between needle and plate, feed rate, and electric field intensity. Membranes, films, capsules, and multilayer fibres are possible by introducing multiple needles, changing the plate configuration, moving the plate, or intermittent feeding. Its versatility, simplicity, and low‐cost has accelerated the adoption of this technology for adsorbents, catalysts, membranes, gas separation, electronic devices, electrodes in supercapacitors, drug delivery, and nanomedicine/tissue engineering. Since 1997, Web of Science Core Collection has indexed over 40,000 articles with electrospinning as a keyword in the ‘Topic’ search field. Multidisciplinary materials science, polymer science, nanoscience nanotechnology, and applied physics are the scientific disciplines that publish the most articles related to electrospinning, while chemical engineering is ranked 10th. The main clusters of research are: (1) membranes, fibres, polymer morphology, and medical type applications (scaffolds, drug delivery, antimicrobial); (2) nanoparticles/composites, photocatalysis, and graphene; (3) membranes, ultrafiltration, desalination, and carbon nanotubes; and, (4) waste water treatment, adsorption, and heavy metals. Here we highlight research conducted over the past decades and remaining challenges, including developing industrial scale‐up guidance, replacing/reducing hazardous and costly solvents, and devising theoretical models to determine optimal operating parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,013 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».