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压力驱动的聚合物膜性能预测，新膜无量纲数和有效膜设计的考虑，选择
对纯化学品，石油和药物等行业中聚合膜的需求强调了优化有机分离系统的需求。这涉及提高性能，寿命和成本效率，同时解决化学和机械不稳定性。这里开发了一个模型，该模型与膜性能相关联，该模型由物种I的渗透溶质浓度（CPI）指示，与在跨膜压力（δP）或压缩应力下渗透或渗透期间的实时压缩年轻的模量（E）。较低的CPI值表示性能更好。模型集成了溶剂密度（ρI），膜（δM）的溶解度参数，溶质（ΔSO），溶剂（δSV）以及膜约束的程度（ϕ）。还认为膜肿胀（LS）和压实（LC）具有相关的泊松比（γ），为预测膜性能提供了全面的框架。关键特征是无量纲参数β，定义为LN（LS/LC），它描述了不同的操作方案（β<1，β= 1，β> 1）。此参数将膜的属性特性与机械性能联系起来。使用三个有机分离系统（a，b和c）证明了该模型的能力，该系统分别使用纳米过滤（NF）膜分别将异亮氨酸与DMF，甲醇和己烷溶液分别分离，低，中等和高E值。跨膜压力范围为0.069至5.52 MPa（10 - 800 psi），β<1。中度压实，导致中等的膜电阻和致密性，被证明是有益的。性能结果表明，系统B（中E）>系统A（低E）>系统C（高E）的趋势，与降低溶剂 - 溶质相互作用（ΔΔSOSV）和压实水平相关。CPI - β图显示了三个不同的斜率，对应于弹性变形，塑性变形和膜聚合物的致密化，从而引导
Gly4930/Gly6932课程提纲数据科学和机器学习方法
讲师：Emma“ Mickey” Mackie电子邮件：emackie@ufl.edu办公室：Williamson 221位置：Williamson 218时间：星期五10：40-11：30 AM Office小时：星期三4-5 pm，通过预约欢迎来到Gly4930/Gly6932/gly6932，地理位置上的数据科学和机器学习方法！本课程使用地球科学中的示例为Python中的数据科学和机器学习方法提供了介绍。本课程将在进行地球科学主题进行数据科学分析时向学生介绍该理论以及实施注意事项。它是以混合形式进行的，其中大多数讲座将被预先录制并发布在画布上。我们将每周一次见面一次讨论申请。课程目标：在本课程结束时，学生应该能够：