已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Prediction by Convolutional Neural Networks of CO2/N2 Selectivity in Porous Carbons from N2 Adsorption Isotherm at 77 K

多孔性 吸附 选择性 介孔材料 材料科学 多孔介质 吸附等温线 土壤孔隙空间特征 化学工程 化学 物理化学 复合材料 有机化学 催化作用 工程类
作者
Song Wang,Yi Li,Sheng Dai,De‐en Jiang
出处
期刊:Angewandte Chemie [Wiley]
卷期号:59 (44): 19645-19648 被引量:45
标识
DOI:10.1002/anie.202005931
摘要

Porous carbons are an important class of porous materials with many applications, including gas separation. An N2 adsorption isotherm at 77 K is the most widely used approach to characterize porosity. Conventionally, textual properties such as surface area and pore volumes are derived from the N2 adsorption isotherm at 77 K by fitting it to adsorption theory and then correlating it to gas separation performance (uptake and selectivity). Here the N2 isotherm at 77 K was used directly as input (representing feature descriptors for the porosity) to train convolutional neural networks to predict gas separation performance (using CO2 /N2 as a test case) for porous carbons. The porosity space for porous carbons was explored for higher CO2 /N2 selectivity. Porous carbons with a bimodal pore-size distribution of well-separated mesopores (3-7 nm) and micropores (<2 nm) were found to be most promising. This work will be useful in guiding experimental research of porous carbons with the desired porosity for gas separation and other applications.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
2秒前
Kiwi完成签到 ,获得积分10
6秒前
14秒前
SUE发布了新的文献求助10
15秒前
yanxi tao完成签到,获得积分10
18秒前
一直向前发布了新的文献求助10
20秒前
oligo完成签到 ,获得积分10
23秒前
28秒前
29秒前
xx完成签到 ,获得积分10
32秒前
33秒前
Jing发布了新的文献求助10
33秒前
zephyr发布了新的文献求助30
34秒前
Akim应助zjgjnu采纳,获得10
37秒前
漂亮白枫发布了新的文献求助10
37秒前
hug完成签到,获得积分0
40秒前
搜集达人应助Johnny采纳,获得30
41秒前
Hyh_orz应助sean采纳,获得50
43秒前
WuYiHHH发布了新的文献求助10
43秒前
bkagyin应助漂亮白枫采纳,获得10
43秒前
油条完成签到,获得积分10
47秒前
48秒前
50秒前
wanci应助调皮秋采纳,获得10
51秒前
52秒前
酷波er应助zzz采纳,获得10
53秒前
斐嘿嘿发布了新的文献求助10
54秒前
Johnny发布了新的文献求助30
54秒前
十四发布了新的文献求助10
56秒前
Cruffin完成签到 ,获得积分10
57秒前
zephyr完成签到,获得积分10
57秒前
58秒前
负责怀莲发布了新的文献求助10
58秒前
义气芷蝶完成签到 ,获得积分10
1分钟前
yaling完成签到,获得积分10
1分钟前
zzz发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
苗条世德完成签到,获得积分10
1分钟前
怕孤独的元风完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989857
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531994
关于积分的说明 11255679
捐赠科研通 3270758
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805053
邀请新用户注册赠送积分活动 882195
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809208