Hydrothermal Synthesis of CuO Nanoparticles: Study on Effects of Operational Conditions on Yield, Purity, and Size of the Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Hydrothermal synthesis of CuO nanoparticles under near-critical and supercritical conditions was investigated from two different standpoints in the current study. The first standpoint was optimization of “yield”, “purity”, and “size of the nanoparticles” that were optimized at T = 500 °C, time = 2 h, [Cu(NO 3 ) 2 ] = 0.1 mol dm −3, and pH 3. This was achieved by undertaking an orthogonal experiment design methodology and performing different instrumental analyses, such as X-ray diffractometry, inductively coupled plasma spectrometry, and transmission electron microscopy, along with treatment of the data by analysis of variance (ANOVA). The second goal of the study was elucidation of the mechanisms of effects of operational conditions (e.g., temperature) on the above-mentioned target parameters, through application of the appropriate mechanisms of formation of nanoparticles. Nanoparticles are suggested to form initially in the liquid phase as Cu(OH) 2, which are later transformed to Cu 2 (OH) 3 NO 3, through which CuO product is obtained. Decomposition of nitric acid also plays role in this mechanism. Fabricated nanoparticles are effective catalysts for the synthesis of benzoheterocycle compounds in the pharmaceutical industries.
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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) | 0,000 | 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 ».