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Enregistrement W1963535002 · doi:10.1002/ppsc.200500996

Determination of Particle Size Distribution by Laser Diffraction of Doped‐CeO<sub>2</sub> Powder Suspensions: Effect of Suspension Stability and Sonication

2005· article· en· W1963535002 sur OpenAlexafffund
Marie J. Desroches, Ian A. Castillo, R. J. Munz

Notice bibliographique

RevueParticle & Particle Systems Characterization · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésDispersantSuspension (topology)Materials scienceSonicationParticle-size distributionParticle sizeParticle (ecology)Zeta potentialEconomies of agglomerationChemical engineeringDiffractionCeramicPhase (matter)MineralogyDispersion (optics)NanoparticleNanotechnologyChemistryComposite materialOpticsOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The particle size distributions (PSDs) of metal oxide powders are often determined by analyzing suspensions of powders using laser diffraction (e.g. Malvern MasterSizer 2000). Particle agglomeration can effectively bias the resulting distribution towards “unrealistic” particle sizes. Solutions to avoid this problem must be found if a particle distribution based on the elemental or primary particle sizes is desired. In this work, the particle size distribution of doped‐CeO2 powders was studied. These powders show a crystalline single phase structure of controlled stoichiometry as determined by X‐ray diffraction and ICP analysis. The apparent size distribution was found to be a strong function of suspension stability. Dispersant agents (PBTCA and phosphonoacetic acid) and suspension pH affected stability as characterized by zeta potential measurements. Sonication of the suspensions further enhanced particle de‐agglomeration. Finally, only the combined effect of a dispersant agent, pH adjustment of the suspension and sonication provided a primary particle size distribution. The results presented in this work can be used in the analysis of similar ceramic powders in which strong particle agglomeration is present.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations12
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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