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Enregistrement W2382629278

Preparation and characterization of nano Al-SnO_2 composite materials

2010· article· en· W2382629278 sur OpenAlexaboutno aff
Liujiang Xi

Notice bibliographique

RevueJournal of Hunan University of Arts and Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGas Sensing Nanomaterials and Sensors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePolyvinyl alcoholSodium aluminateTin oxideFourier transform infrared spectroscopyComposite numberChemical engineeringTransmission electron microscopyParticle sizeDispersion (optics)NanoparticleNano-Aqueous solutionScanning electron microscopeComposite materialOxideNanotechnologyChemistryMetallurgyOrganic chemistryAluminium
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To sodium aluminate (NaAlO2) and tin sodium (Na2SnO3.3H2O) as raw material,(NH4)2SO4 as a precipitating agent,a surface active agent in Canada polyvinyl pyrrolidone (PVP) and polyvinyl alcohol dispersing agent (PVA) aqueous solution ,by hydrolysis of the first successful double the synthesis of the Al-SnO2 nano-composite oxides,and the use of Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR),X-ray diffraction (XRD),transmission electron microscopy (TEM) and other methods on the synthetic samples morphology and structure were characterized. The results showed that:the synthesis of nano-composite oxide particle size was less than 20 nm,and it decreased with the increase of Al content. The incorporation of Al can inhibit crystal growth good,when the water bath temperature is 80 ℃,Al/Sn = 1:2,the income dispersion of nano-composite material is the best,smallest particle size,about 9~15 nm.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 GPT0,186
Écart entre enseignants0,181 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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