Size‐controlled synthesis of Ni‐B nanoparticles by applying statistical experimental design in reverse micelles technique
Notice bibliographique
Résumé
This work focuses on the size‐controlled preparation of Ni‐B nanoparticles by chemical reduction of nickel acetate with sodium borohydride in the ternary reverse micelles of cetyl trimethyl ammonium bromide (CTAB)/n‐hexanol/water. A response surface methodology (RSM) with four factors: CTAB/water (0.5–3.5 g/g); CTAB/n‐hexanol (0.2–0.8 g/g); B/Ni molar ratio (1–4); and nickel salt concentration (0.075–0.525 mol/L) was used to study the mean size of nanoparticles. Based on the central composite design (CCD), a total of 32 experimental tests were performed to correlate both reagent concentrations (Ni2+ and BH4−) and microemulsion compositions (surfactant/oil/water) to the size of to‐be‐obtained nanoparticles. The Ni‐B nanoparticles were obtained with a narrow size distribution of average diameter in the range of 4.5–30.6 nm. The quadratic model developed explained adequately the non‐linear nature of the modelled response (R2 = 0.97, precision = 33.19). Also the influence of effective variables on the mean size of Ni‐B nanoparticles was examined simultaneously and discussed theoretically by using 3D‐surface and 2D‐contour plots. Finally optimization of CCD based on desirability function was performed. The optimal conditions were found to be at the surfactant/oil/water mass ratio of 34/55/11, nickel salt concentration of 0.24 mol/L, and B/Ni molar ratio of 2.23 with desirability factor of 0.98. Moreover, validation of the optimization showed that the model predictions were very close to the experimental results with slight errors (7–10 %). Finally, TEM micrographs of Ni‐B nanoparticles at optimum conditions showed that by applying statistical experimental design in reverse micelle technique, not only particle size but also agglomeration could be effectively controlled.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».