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Enregistrement W2012043562 · doi:10.1002/cjce.21786

Preparation of microporous activated carbon from <i>Aegle marmelos</i> fruit shell by KOH activation

2013· article· en· W2012043562 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Ramakrishna Gottipati, Susmita Mishra

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroporous materialPotassium hydroxideActivated carbonVolume (thermodynamics)AdsorptionDesorptionPorosityMaterials scienceChemical engineeringSpecific surface areaLangmuirCarbon fibersChemistryOrganic chemistryComposite materialCatalysisThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Activated carbon (AC) is well‐known for its unique properties; hence, the search for new precursors and the investigation of new methods for the preparation of AC is still drawing attention of many researchers. In the present work, microporous AC was prepared from Aegle marmelos fruit shell (AMFS) by potassium hydroxide (KOH) activation. The effect of process parameters such as impregnation ratio, carbonisation temperature and holding time on porous characteristics was investigated. The porous characteristics of prepared AC samples were analysed by N2 adsorption–desorption isotherms, and it was found that the isotherms obtained resemble typical microporous solids (Type‐I). The Langmuir surface area and total pore volume of the sample prepared at optimum conditions were found to be 937 m2/g and 0.33 cm3/g, respectively. The contribution of micropores to the porous characteristics of the prepared AC is very much appreciable, and about 97% of the total surface area and pore volume is attained by micropores. Pore size distribution (PSD) by Dubinin–Astakhov (DA) and micro‐pore (MP) methods confirmed the presence of micropores to a great extent with insignificant mesoporosity. © 2013 Canadian Society for Chemical Engineering

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 seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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