Green and energy-efficient methods for the production of metallic nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
In the last decade, researchers paid great attention to the concept of "Green Chemistry", which aims at development of efficient methods for the synthesis of nanoparticles (NPs) in terms of the least possible impact on human life and environment. Generally, several reagents including precursors, reducing agents, stabilizing agents and solvents are used for the production of NPs and in some cases, energy is needed to reach the optimum temperature for reduction. Therefore, to develop a green approach, researchers had the opportunity to investigate eco-friendly reagents and new energy transfer techniques. In order to substitute the harmful reagents with green ones, researchers worked on different types of saccharides, polyols, carboxylic acids, polyoxometalates and extracts of various plants that can play the role of reducers, stabilizers or solvents. Also, there are some reports on using ultraviolet (UV), gamma and microwave irradiation that are capable of reducing and provide uniform heating. According to the literature, it is possible to use green reagents and novel energy transfer techniques for production of NPs. However, these new synthesis routes should be optimized in terms of performance, cost, product quality (shape and size distribution) and scale-up capability. This paper presents a review on most of the employed green reagents and new energy transfer techniques for the production of metallic NPs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».