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Enregistrement W1528591520 · doi:10.1002/9780470291238.ch30

Enhanced Wettability by Copper Electroless Coating of Carbon Nanotubes

2008· book-chapter· en· W1528591520 sur OpenAlexaff
C Probst, C. Goujon, Raynald Gauvin, R. A. L. Drew

Notice bibliographique

RevueCeramic engineering and science proceedings · 2008
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrodeposition and Electroless Coatings
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWettingMaterials scienceCoatingCopperCarbon nanotubeMetallurgyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, carbon nanotubes have raised scientific interest due to their unmatched properties and their numerous potential applications. Their exceptional mechanical properties especially make them candidates for superstrong and lightweight nanocomposites. The present study aims to test the possibility of fabricating nanocomposites, with aluminum as the matrix and carbon nanotubes as the reinforcing phase, using liquid vacuum infiltration. Before infiltrating nanotubes by molten aluminum, it is necessary to enhance their wettability. For this purpose, an electroless plating of copper was carried out to ensure a good quality of the matrix / nanotubes interface. Three steps were needed to make this plating. Firstly, the carbon nanotubes were oxidized in a mixture of strong acids in order to improve their chemical reactivity. Secondly, their surface was activated by the deposition of some catalytic nuclei of palladium. Finally, the electroless copper-plating step was performed. Field Emission Scanning Electron Microscopy, Field Emission Transmission Electron Microscopy, Transmission Electron Microscopy, X-ray microanalysis, and Fourier-Transform Infra Red spectroscopy were used for chemical and microstructural characterization during the different steps of the process with emphasis on studying the interface.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations2
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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