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Enregistrement W2047445575 · doi:10.4028/www.scientific.net/ssp.151.203

Ti/C and Ti/B Nanocomposites: Comparison of Sorption-Desorption Properties

2009· article· en· W2047445575 sur OpenAlexaff
T. I. Khomenko, А. В. Леонов, C. Borchers, E.Z. Kurmaev, Alexandr Moewes

Notice bibliographique

RevueDiffusion and defect data, solid state data. Part B, Solid state phenomena/Solid state phenomena · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntermetallics and Advanced Alloy Properties
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceDesorptionSorptionNanocompositeBoronHydrogenAmorphous solidChemical engineeringEconomies of agglomerationAnalytical Chemistry (journal)AdsorptionComposite materialCrystallographyPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogen sorption-desorption properties of Ti/B and Ti/C nanocomposites prepared under ball-milling of the corresponding powders in H2 flow were studied using kinetic, microscopic and spectroscopic techniques. Amorphous boron was found to be more effective in spurring Ti – H2 interaction than carbon because of the following properties: (1) significant fragmentation of Ti powder by preventing agglomeration of the particles; (2) unhindered hydrogen access to the surface of Ti nanoparticles through the boron matrix; (3) appearance of new occupation sites available for H atoms, which are characterized by low H2 desorption temperature. The dynamics of the formation of these sites and the H2 distribution between different occupation sites in dependence on phase composition and morphology were studied for the Ti/B system.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,692
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,246 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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