Energetic Molecules Encapsulated Inside Carbon Nanotubes and between Graphene Layers: DFT Calculations
Notice bibliographique
Résumé
Insensitive energetic materials are desirable for propellants because of the reduced risks involved with their use. The ability to control the decomposition pathways for such materials is also of interest since it leads to optimal performance and controlled energy release. With these goals in mind, molecular structure and total energy calculations are used to investigate the confinement of energetic molecules inside carbon nanostructures. The molecules considered were FOX-7 (1,1-diamino-2,2-dinitroethylene), RDX (hexahydro-1,3,5-trinitro-striazine), HMX (octahydro-1,3,5,7-tetranitro-1,3,5,7-tetrazocine), DHT (3,6-di(hydrazino)-1,2,4,5-tetrazine), DiAT (3,6-diazido-1,2,4,5-tetrazine), DAAT (3,3′-azo-bis(6-amino-1,2,4,5-tetrazine)), and five different N -oxides of DAAT (DAATO n, with n = 1–5). Each of the eleven molecules is encapsulated inside a carbon nanotube (CNT) in order to determine if it is stabilized from such confinement. The calculations predict that each molecule could be stabilized by 32–53 kcal/mol if a CNT of appropriate size is used. FOX-7, RDX, and HMX were also confined between graphene layers, resulting in these molecules being stabilized by 28–40 kcal/mol. The stabilization stems from dispersion interactions between the molecules and carbon nanostructures, Coulombic interactions due to charge transfer, and intermolecular H-bonding in some cases. Overall, each molecule can be stabilized when encapsulated in a carbon nanostructure of appropriate size, thereby reducing its sensitivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».