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Enregistrement W2209605520 · doi:10.1080/00268976.2015.1112044

Nickel cluster functionalised carbon nanotube for CO molecule detection: a theoretical study

2015· article· en· W2209605520 sur OpenAlexfundno aff
Ngangbam Bedamani Singh, Barnali Bhattacharya, Rajkumar Mondal, Utpal Sarkar

Notice bibliographique

RevueMolecular Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCompute Canada
Mots-clésCarbon nanotubeCluster (spacecraft)MoleculeNanotubeDensity functional theoryNickelMaterials scienceChemical physicsMagnetizationMagnetic momentNanotechnologyCarbon nanotube quantum dotComputational chemistryChemistryCondensed matter physicsOrganic chemistryPhysicsMagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using spin-polarised density functional theory calculation single-walled carbon nanotube (SWCNT) whose sidewall is functionalised with nickel cluster is studied for its possible application in CO molecule sensing. We have chosen (6,0) SWCNT functionalised with Ni13 cluster as the model for nanotube-cluster system. Changes in the properties of nanotube-cluster system brought by the CO molecule are reported. The CO molecule binding is energetically more favourable to the nanotube-cluster system than the pristine nanotube. The electronic properties are investigated in terms of density of states and bandstructure calculations. Pristine carbon nanotubes are intrinsically non-magnetic but nanotubes functionalised with nickel cluster are observed to have a huge magnetic moment which reduced on adsorbing CO molecule. The change in magnetisation upon CO adsorption may be detected using a suitable magnetometer. This result suggests the possibility of using carbon nanotube-cluster system to detect CO molecules. Bader charge analysis shows that CO molecule withdraws electronic charge from the cluster atoms. Nature of chemical bonding is studied with crystal orbital Hamilton population (–COHP) analysis.

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 enseignants0,071
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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