MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2057549848 · doi:10.1021/nl010096a

Investigation of the Pore Structure of As-Prepared and Purified HiPco Single-Walled Carbon Nanotubes by N<sub>2</sub>/Ar AdsorptionImplication for H<sub>2</sub> Storage

2002· article· en· W2057549848 sur OpenAlexaff
Wei-Fang Du, Lee D. Wilson, J. Ripmeester, R. Dutrisac, Benoît Simard, Stéphane Dénommée

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensSteacie Institute for Molecular Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon nanotubeRaman spectroscopyHydrogen storageMicroporous materialMaterials scienceAdsorptionCarbon fibersChemical engineeringNitrogenArgonNanotechnologyHydrogenDiffractionSelective chemistry of single-walled nanotubesChemistryOptical properties of carbon nanotubesOrganic chemistryNanotubeComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Open single-walled carbon nanotubes (SWNTs) are attractive as potential storage media for hydrogen gas. The present paper investigates the micropore structure of HiPco SWNTs samples, as studied by nitrogen and argon adsorption technique at low pressures. The proportion of open SWNT is estimated with the Horvath−Kawazoe method. The results show that as-prepared samples may contain as much as 40% open SWNTs, whereas the oxidative purification process reduces this amount significantly. X-ray diffraction and Raman spectroscopy show that the Horvath−Kawazoe method is reliable for estimating the diameter of open SWNTs. In addition, the Horvath−Kawazoe method appears to be sensitive to species adsorbed in the outer grooves.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 seuil1,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,198
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.

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

Citations68
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNano LettersMême sujetCarbon Nanotubes in CompositesTravaux en français237 207