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Enregistrement W2331533890 · doi:10.1021/jp308672a

Thermodynamic and Energetic Effects on the Diameter and Defect Density in Single-Walled Carbon Nanotube Synthesis

2013· article· en· W2331533890 sur OpenAlexaff
Phillip Vinten, Paul A. Marshall, J. Lefebvre, Paul Finnie

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon nanotubeMaterials scienceAcetyleneRaman spectroscopyChemical vapor depositionCatalysisCarbon fibersNanotechnologyChemical physicsChemical engineeringComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single-walled carbon nanotube (SWCNT) ensembles are characterized by their defect density and diameter distribution. Here, SWCNTs are grown using chemical vapor deposition with acetylene as the carbon source and cobalt as the catalyst and analyzed ex situ, without any modification or processing, using Raman spectroscopy. The defect density shows an activated temperature dependence (activation energy ∼0.8 eV or ∼80 kJ/mol) with fewer defects at high growth temperatures for a wide range of experimental parameters. This is consistent with a single activated mechanism, such as the catalytic healing of defects, possibly a single simple defect. Consistent with previous reports, we see that low growth temperatures produce smaller diameter SWCNTs than high growth temperatures. Elementary thermodynamic considerations of the strain energy in the lattice constrain the SWCNT diameter distribution and its temperature dependence and appear consistent with our observations. A “phase diagram” for SWCNT growth is constructed and suggests methods of controlling the diameter distribution. There is a trade-off here between small diameter SWCNTs and SWCNTs with low defect densities.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations24
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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