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Enregistrement W2394974900 · doi:10.1021/acs.energyfuels.6b00392

Study on the Preparation of Mesophase Pitch from Modified Naphthenic Vacuum Residue by Direct Thermal Treatment

2016· article· en· W2394974900 sur OpenAlexaff
Dong Liu, Bin Lou, Ming Li, Fengjiao Qu, Ran Yu, Yuanxi Yang, Chongchong Wu

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFiber-reinforced polymer composites
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceFundamental Research Funds for the Central UniversitiesMinistry of Education of the People's Republic of China
Mots-clésMesophaseCarbonizationRaw materialThermal treatmentQuinolineChemical engineeringResidue (chemistry)Yield (engineering)Materials scienceOrganic chemistryCarbon fibersChemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two feedstocks (LPA and HPA) obtained from modification of naphthenic vacuum residues were selected to prepare mesophase pitch by direct thermal treatment. The influence of reaction temperature, soaking time, reaction pressure, and molecular structures of the feedstock on mesophase development was systematically investigated by analyzing variations in carbonization yield, carbon residue, quinoline insolubles (QI) content, density, optical textures, crystal structure, and surface morphology of derived products. It is found that the mesophase development and the properties of resultant mesophase products were closely related to the molecular structure of the original materials and preparation conditions. Compared with LPA, HPA was the preferable feedstock for thermal treatment because of its high degree of aromaticity and a large proportion of naphthenic carbon, and the resultant product obtained under the optimum conditions showed large flow domain mesophase, fewer alkyl side chains, and a high degree of molecular orientation.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations40
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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