The effect of the nanosize on surface properties of NiO nanoparticles for the adsorption of Quinolin-65
Notice bibliographique
Résumé
Using Quinolin-65 (Q-65) as a model-adsorbing compound for polar heavy hydrocarbons, the nanosize effect of NiO nanoparticles on the adsorption of Q-65 was investigated. Different-sized NiO nanoparticles with sizes between 5 and 80 nm were prepared by the controlled thermal dehydroxylation of Ni(OH)2. The properties of the nanoparticles were characterized using XRD, BET, FTIR, HRTEM and TGA. The effects of the nanosize on the textural properties, the shape and the morphology were studied. The adsorption of Q-65 molecules onto different-sized nanoparticles was tested in toluene-based solutions. On a normalized surface area basis, the number of Q-65 molecules adsorbed per nm(2) of the NiO surface was the highest for NiO nanoparticles of size 80 nm, while that for 5 nm sized NiO nanoparticles was the lowest. Excitingly, the adsorption capacity of other NiO sizes varied from loading suggesting different adsorption behavior, which exhibits the significance of textural properties during the adsorption of Q-65. Computational modeling of the interaction between the Q-65 molecule and the NiO nanoparticle surface was carried out to get more understanding of its adsorption behavior. A number of factors contributing to the enhanced adsorption capacity of nanoscale NiO were determined. These include surface reactivity, topology, morphology and textural properties.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».