MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2131554287 · doi:10.1142/s1793292014500398

FABRICATING WELL-DISPERSED NANOSIZED GOLD CATALYST ON TITANATE NANOWIRES SURFACE FOR 4-NITROPHENOL REDUCTION

2014· article· en· W2131554287 sur OpenAlexaff
Guangliang Chen, Fei Xue, Zhili Chen, Xiaolei Si, Xu Zheng, Jun Huang, Sylvain Massey

Notice bibliographique

RevueNANO · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueNanomaterials for catalytic reactions
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCatalysis4-NitrophenolChemical engineeringNanowireColloidal goldHydrothermal circulationPrecipitationSelective catalytic reductionNanotechnologyTitanateNanoparticleSubstrate (aquarium)Composite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, homogenous gold nanoparticles ( AuNPs ) with a high density and a narrow size distribution were successfully fabricated on titanate nanowires (TNWs) scaffolds in the absence of organic capping agents. An ameliorated low-temperature hydrothermal method was used to prepare the TNWs scaffolds like bird's nest on the Ti substrate, and the nanowires diameter was about 30–80nm. Then, AuNPs were synthesized on the TNWs scaffolds with a deposition–precipitation urea (DPU) method. The TEM and XRD measurements indicated that well-crystallized face-centered cubic (fcc) AuNPs were homogeneously dispersed on TNWs, and AuNPs with average sizes of 2.7 nm and 4 nm were obtained, respectively for the theoretical gold loading 5 wt.% and 8 wt.%. Inspiringly, the 8%- AuNPs /TNWs catalyst could reduce 4-nitrophenol (4-NP) to 4-aminophenol (4-AP) within 210 s, and exhibited better catalytic reduction performance than that of 5%- AuNPs /TNWs.

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 enseignants0,060
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 GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNANOMême sujetNanomaterials for catalytic reactionsTravaux en français237 207