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Enregistrement W2075594035 · doi:10.1016/j.egypro.2012.09.074

Fundamental Aspects of Mechanical Dehydrogenation of Li- Based Complex Hydride Nanocomposites and Their Self-Discharge at Low Temperatures

2012· article· en· W2075594035 sur OpenAlexaff
Robert A. Varin, Roozbeh Parviz, L. Zbroniec, Zbigniew S. Wronski

Notice bibliographique

RevueEnergy Procedia · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen Storage and Materials
Établissements canadiensNatural Resources CanadaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDehydrogenationHydrideBall millComposite numberHydrogenMaterials scienceHydrogen storageNanocompositeChemical engineeringDecompositionMagnesium hydrideCatalysisChemistryMetallurgyComposite materialAlloyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large quantities of hydrogen (H2) are released at ambient temperatures as a result of mechanical dehydrogenation during ball milling of complex hydride composites such as (LiAlH4+5 wt.% nanometric Fe), (nLiAlH4+LiNH2; n=1, 3, 11.5, 30), (nLiAlH4+MnCl2; n=1, 3, 8, 13, 30, 63) and (LiNH2+nMgH2; n=0.5-2.0). For both the (nLiAlH4+LiNH2) and (LiAlH4+5 wt.% nanometric Fe) composites the second constituent strongly destabilizes LiAlH4 during milling by different mechanisms. For (nLiAlH4+MnCl2) two concurrent mechanisms are observed: (i) a reaction between both constituents during ball milling leading to the formation of LiCl, amorphous Mn and H2, and (ii) a catalytic-like induced decomposition of LiAlH4 into Li3AlH6, Al and H2. For the (LiNH2+nMgH2; n=0.5-2.0) composite system, the pathway of hydride reactions depends on the molar ratio n and total milling energy consumed during ball milling. Some composite systems slowly self-discharge H2 at room temperature (RT), 40 and 80 °C, after ball milling with an additive. Technical parameters such as specific energy-usable are estimated for LiAlH4-based complex hydride composite systems and are compared with both US DOE hydrogen powered car targets and Li-ion batteries benchmarks.

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 seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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