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Enregistrement W2411229594 · doi:10.1021/acs.inorgchem.5b01705

Anionic Ordering and Thermal Properties of FeF<sub>3</sub>·3H<sub>2</sub>O

2015· article· en· W2411229594 sur OpenAlexfundno aff
Mario Burbano, Mathieu Duttine, Olaf J. Borkiewicz, Alain Wattiaux, Alain Demourgues, Mathieu Salanne, Henri Groult, Damien Dambournet

Notice bibliographique

RevueInorganic Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal and Kinetic Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of EnergySeventh Framework ProgrammeOffice of ScienceEuropean CommissionArgonne National LaboratoryHydro-Québec
Mots-clésChemistryThermalX-ray crystallographyCrystallographyThermodynamicsDiffraction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Iron fluoride trihydrate can be used to prepare iron hydroxyfluoride with the hexagonal-tungsten-bronze (HTB) type structure, a potential cathode material for batteries. To understand this phase transformation, a structural description of β-FeF3·3H2O is first performed by means of DFT calculations and Mössbauer spectroscopy. The structure of this compound consists of infinite chains of [FeF6]n and [FeF2(H2O)4]n. The decomposition of FeF3·3H2O induces a collapse and condensation of these chains, which lead to the stabilization, under specific conditions, of a hydroxyfluoride network FeF3-x(OH)x with the HTB structure. The release of H2O and HF was monitored by thermal analysis and physical characterizations during the decomposition of FeF3·3H2O. An average distribution of FeF4(OH)2 distorted octahedra in HTB-FeF3-x(OH)x was obtained subsequent to the thermal hydrolysis/olation of equatorial anionic positions involving F(-) and H2O. This study provides a clear understanding of the structure and thermal properties of FeF3·3H2O, a material that can potentially bridge the recycling of pickling sludge from the steel industry by preparing battery electrodes.

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 seuil0,004

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 GPT0,189
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations35
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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