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Enregistrement W2044674685 · doi:10.1002/adfm.200500464

Large‐Scale Synthesis and Characterization of TiO<sub>2</sub>‐Based Nanostructures on Ti Substrates

2006· article· en· W2044674685 sur OpenAlexaff
Xinsheng Peng, A. Chen

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceNanowireAnataseNanostructureNanomaterialsRutilePhotocatalysisNanotechnologyPhotodegradationCharacterization (materials science)FabricationChemical engineeringCatalysisOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Na2Ti6O13 nanoplates, nanowires, and continuous nanowire network films are hydrothermally formed on a large scale directly on Ti substrates for the first time. The morphology of the formed Na2Ti6O13 nanostructures can be easily tuned by varying the experimental parameters of temperature, reaction duration, and the NaOH concentration. Our study demonstrates that the synthesized Na2Ti6O13 nanostructures are easily converted into H2Ti3O7 nanostructures—a desirable precursor for the fabrication of various TiO2‐based nanomaterials—with shape preservation, by an ion‐exchange process. Anatase, a mixture of anatase and rutile, and rutile TiO2 nanowires are formed when the H2Ti3O7 nanowires are annealed at 450, 600, and 750 °C, respectively. The optical properties and the photocatalytic activity of H2Ti3O7 nanowires and of the TiO2‐based nanomaterials are also addressed. The approach described in this study provides a simple and novel method for the large‐scale synthesis of various TiO2‐based nanostructured materials that grow directly on Ti substrates and are ready for a wide range of practical applications, such as the photodegradation of wastewater.

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations144
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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