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Enregistrement W2036540926 · doi:10.1149/2.084306jes

Ball-Milled (Cu-Ni-Fe + Fe<sub>2</sub>O<sub>3</sub>) Composite as Inert Anode for Aluminum Electrolysis

2013· article· en· W2036540926 sur OpenAlexaff
S. Helle, Boyd Davis, Daniel Guay, Lionel Roué

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensKingston Process Metallurgy (Canada)Institut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnodeMaterials scienceElectrolysisElectrolyteBall millMetallurgyNucleationComposite numberAluminiumInertCathodeCurrent densityChemical engineeringElectrodeComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A (Cu-Ni-Fe + Fe 2 O 3 ) composite was prepared by ball milling and evaluated as an oxygen-evolving anode for aluminum electrolysis. The material was prepared by first milling elemental Cu, Ni and Fe powders to form a Cu(Ni,Fe) solid solution. Then, the milling operation was resumed for different periods of time (from 30 min to 4 h) in presence of a fixed amount of nanosized Fe 2 O 3 particles to achieve the desired stoichiometry (Cu 65 Ni 20 Fe 15 ) 98.6 O 1.4 . After 4 h of milling, Fe 2 O 3 precipitates are found to be homogeneously dispersed in the Cu-Ni-Fe matrix. The powder was then heated at 1000°C and pressed to form an electrode for evaluation in low-temperature (700°C) KF-AlF 3 electrolyte at an anode current density of 0.5 A cm −2 for 20 h. The cell voltage was stable at ca. 4.5 V and the Cu, Fe and Ni contamination of the produced Al and electrolyte were quite low, resulting in an estimated anode erosion rate of 1.2 cm year −1 . This good corrosion resistance is attributed to the formation of a protective NiFe 2 O 4 -rich layer on the electrode during Al electrolysis, which is likely to be favored by the presence of the finely dispersed Fe 2 O 3 precipitates acting as nucleation sites for the formation of NiFe 2 O 4 .

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations14
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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