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Enregistrement W2314410389 · doi:10.1021/ie200135r

Determination of Agglomeration Kinetics in Nanoparticle Dispersions

2011· article· en· W2314410389 sur OpenAlexaff
Herbert Loría, Pedro Pereira‐Almao, Carlos E. Scott

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle Dynamics in Fluid Flows
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésEconomies of agglomerationNanoparticleKineticsParticle (ecology)Chemical engineeringAdsorptionMass transferParticle sizeBase oilMaterials scienceChemistryNanotechnologyChromatographyPhysical chemistryComposite materialScanning electron microscope

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The direct application of nanoparticles as nonsupported adsorbents and catalysts is of high interest since they offer high surface areas with reduced mass transfer limitations. However, the natural tendency of these materials to aggregate, even faster when at high temperatures, makes the agglomeration process an important phenomenon to be studied, understood and, eventually controlled. A method to obtain the kinetics of nanoparticle agglomeration processes is presented in this paper. This analysis was based on the change of particle diameter during aggregation. The kinetic expression was validated with a series of experiments where the growth of Fe 2 O 3 nanoparticles immersed in base oil was followed at different times, temperatures, and particle concentrations. Results revealed the nature of the particle agglomeration process in the ranges of the experimental conditions; they indicated that physical adhesion, more than chemical binding, is the determining mechanism for agglomeration of Fe 2 O 3 nanoparticles immersed in base oil.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations45
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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