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Enregistrement W2410637081 · doi:10.1021/acs.langmuir.5b02961

Mesoporous Silica Nanoparticles under Sintering Conditions: A Quantitative Study

2015· article· en· W2410637081 sur OpenAlexafffund
Fanny Silencieux, Meryem Bouchoucha, Olivier Mercier, Stéphane Turgeon, Pascale Chevallier, Freddy Kleitz, Marc‐André Fortin

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMesoporous Materials and Catalysis
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesCentre québécois sur les matériaux fonctionnels
Mots-clésSinteringMaterials scienceThin filmNanoparticleMesoporous silicaChemical engineeringSiliconMesoporous materialCoatingParticle (ecology)NanotechnologySilicon dioxideParticle sizeFabricationComposite materialCatalysisOrganic chemistryOptoelectronicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thin films made of mesoporous silica nanoparticles (MSNs) are finding new applications in catalysis, optics, as well as in biomedicine. The fabrication of MSNs thin films requires a precise control over the deposition and sintering of MSNs on flat substrates. In this study, MSNs of narrow size distribution (150 nm) are synthesized, and then assembled onto flat silicon substrates, by means of a dip-coating process. Using concentrated MSN colloidal solutions (19.5 mg mL(-1) SiO2), withdrawal speed of 0.01 mm s(-1), and well-controlled atmospheric conditions (ambient temperature, ∼ 70% of relative humidity), monolayers are assembled under well-structured compact patterns. The thin films are sintered up to 900 °C, and the evolution of the MSNs size distributions are compared to those of their pore volumes and densities. Particle size distributions of the sintered thin films were precisely fitted using a model specifically developed for asymmetric particle size distributions. With increasing temperature, there is first evidence of intraparticle reorganization/relaxation followed by intraparticle sintering followed by interparticle sintering. This study is the first to quantify the impact of sintering on MSNs assembled as thin films.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,259 · 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.

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

Citations37
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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