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Enregistrement W2124403849 · doi:10.1186/1556-276x-9-614

Understanding catalyst behavior during in situ heating through simultaneous secondary and transmitted electron imaging

2014· article· en· W2124403849 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNanoscale Research Letters · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Electron Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill UniversityHitachi (Canada)
Organismes subventionnairesOak Ridge National LaboratoryOffice of Energy EfficiencyOffice of Energy Efficiency and Renewable EnergyU.S. Department of Energy
Mots-clésMaterials scienceCoalescence (physics)NanochemistryNanoprobeScanning transmission electron microscopyCatalysisIn situHigh-resolution transmission electron microscopyTransmission electron microscopyScanning electron microscopeOxideChemical engineeringElectronNanotechnologyNanoparticleComposite materialChemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By coupling techniques of simultaneous secondary (SE) and transmitted electron (TE) imaging at high resolution in a modern scanning transmission electron microscope (STEM), with the ability to heat specimens using a highly stable MEMS-based heating platform, we obtained synergistic information to clarify the behavior of catalysts during in situ thermal treatments. Au/iron oxide catalyst 'leached' to remove surface Au was heated to temperatures as high as 700°C. The Fe2O3 support particle structure tended to reduce to Fe3O4 and formed surface terraces; the formation, coalescence, and mobility of 1- to 2-nm particles on the terraces were characterized in SE, STEM-ADF, and TEM-BF modes. If combined with simultaneous nanoprobe spectroscopy, this approach will open the door to a new way of studying the kinetics of nano-scaled phenomena.

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.

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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,600

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,325 · 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