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LOW-POWER LASER IGNITION OF ALUMINUM/METAL OXIDE NANOTHERMITES

2014· article· en· W2048691711 sur OpenAlexaff
Cătălin Florin Petre, Daniel Chamberland, Tommy Ringuette, Sophie Ringuette, Suzanne Paradis, Robert Stowe

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Energetic Materials and Chemical Propulsion · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergetic Materials and Combustion
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermiteMaterials scienceThermogravimetric analysisLaser ignitionIgnition systemDifferential scanning calorimetryScanning electron microscopeLaserAnalytical Chemistry (journal)Autoignition temperatureOxideAluminiumChemical engineeringComposite materialOpticsMetallurgyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, three different types of nanothermites, i.e., Al/CuO, MoO3, and Al/Bi2O3, were produced using the widely spread wet (i.e., isopropanol based) method. In addition to the above method, the three nanothermites were also produced using a Resodyn LabRAM mixer. A paraffin-coated spherical Al nanopowder (100 nm) was used as the fuel source, while the oxidizers were nanometric powders of CuO (40 nm), MoO3 (100 nm), and Bi2O3 (200 nm). The effect of nanothermite composition on the sensitivity for the tests of electrostatic discharge (ESD), impact, and friction was investigated. Scanning electron microscopy (SEM) was used to analyze the morphology and homogeneity of the nanothermites. Next, the nanothermites were thermally analyzed in terms of energy release, ignition temperature, and flame temperature using a thermogravimetric analysis differential and scanning calorimetry (TGA/DSC) technique. A low-power diode laser was used to evaluate the ability of different laser wavelengths (661, 532, and 445 nm) to produce the ignition energy needed for a specific thermite reaction. Low ignition delays (less than 15 ms) were obtained at approximately 300 mW laser power output for both Al/MoO3 and Al/Bi2O3 thermites. Finally, a forward-looking infrared camera was used to estimate the ignition and burning temperatures of the Al/MoO3 nanothermite.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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