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Enregistrement W2009193186 · doi:10.1088/0022-3727/37/15/011

Carbon nanotubes from the dissociation of C<sub>2</sub>Cl<sub>4</sub>using a dc thermal plasma torch

2004· article· en· W2009193186 sur OpenAlexafffund
D. Harbec, Laina Guo, R Gauvin, N El Mallah

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics D Applied Physics · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCarbon nanotubeDissociation (chemistry)PlasmaThermalChemistryPlasma torchAnalytical Chemistry (journal)Nonthermal plasmaCarbon fibersTorchChemical engineeringMaterials scienceNanotechnologyPhysical chemistryEnvironmental chemistryPhysicsMetallurgyThermodynamicsNuclear physicsComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon nanotubes (CNTs) are produced using a 100 kW dc non-transferred plasma torch and C2Cl4 as the carbon precursor. Catalytic metallic nanoparticles are generated in situ using the tungsten metal vapours emitted by the electrode erosion process. Large quantities of multi-walled carbon nanotubes (MWNTs) and spherical (onion-like) carbon structures are observed under FE-SEM and TEM. Preliminary results are given here on the effect of the type and pressure of the gas in the reactor on the zone of CNT nucleation. A large amount of CNTs, over 50 µm in length, is observed to grow within the torch nozzle at 0.26 atm pressure in helium and argon. Increasing the pressure to 0.66 atm in both gases has the effect of pushing the CNT production downstream in the gas phase within the main reactor.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations26
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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