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Enregistrement W2024775010 · doi:10.1016/j.ultsonch.2015.04.004

A systematic study on the use of ultrasound energy for the synthesis of nickel–metal organic framework compounds

2015· article· en· W2024775010 sur OpenAlexaff
Ghasem Sargazi, Daryoush Afzali, N. Daldosso, Hossein Kazemian, Narendra Pal Singh Chauhan, Zahra Sadeghian, Tahoora Tajerian, A. Ghafarinazari, Masoud Mozafari

Notice bibliographique

RevueUltrasonics Sonochemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMetal-Organic Frameworks: Synthesis and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDifferential scanning calorimetryMaterials scienceThermogravimetric analysisSonicationBET theoryNickelFourier transform infrared spectroscopyScanning electron microscopeSpecific surface areaMetal-organic frameworkChemical engineeringAdsorptionNuclear chemistryAnalytical Chemistry (journal)ChemistryOrganic chemistryMetallurgyComposite materialCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A nickel metal-organic framework (Ni-MOF) was successfully synthesized using ultrasound irradiation. Further to this, X-ray Diffraction (XRD), Scanning Electron Microscopy (SEM), Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FT-IR), Thermo-Gravimetric Analysis (TGA), Differential Scanning Calorimetry (DSC) and nitrogen adsorption [i.e. Brunauer-Emmett-Teller (BET) Surface Area Analysis] techniques were used to characterize the synthesized Ni-MOF. In addition, the effect of sonication on the surface area, pore diameter and pore volume of the final product was systematically studied using Taguchi technique. The experiments ascertained that manufacturing of the Ni-MOF by means of the ultrasonic-assisted technique is feasible at a relatively shorter time compare to the conventional methods. The final product showed more uniform shape distribution and improved BET properties. The obtained results offered that the synthesized Ni-MOF samples could be used in several applications.

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations86
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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