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Enregistrement W2735255988 · doi:10.1016/j.jscs.2017.07.001

Al-doped B 80 fullerene as a suitable candidate for H 2 , CH 4 , and CO 2 adsorption for clean energy applications

2017· article· en· W2735255988 sur OpenAlexafffund
Farzad Molani, Seifollah Jalili, Jeremy Schofield

Notice bibliographique

RevueJournal of Saudi Chemical Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueBoron and Carbon Nanomaterials Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoCanada Foundation for InnovationGovernment of OntarioIslamic Azad UniversityCompute Canada
Mots-clésAdsorptionChemisorptionFullereneDensity functional theoryChemistryImpurityAtom (system on chip)Materials scienceChemical engineeringPhysical chemistryComputational chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dispersion-corrected density functional theory method was performed to report on a high-performance adsorbent for removal of CO2 from the precombustion and natural gases. At first, the effect of Al atom impurity on the structural and electronic properties of B80 fullerene is studied. Then, the adsorption geometries and energies of gases (H2, CH4, or CO2) on the B80 and AlB79 (amphoteric adsorbents) are explored. The Al atom enhances reactivity of the cage toward the gases and the adsorption processes are more exothermic with low and high energy barriers for chemisorption of H2 and CO2, respectively. Stable chemisorption of CO2 on the AlB79 is validated by the high adsorption energy and large charge transfer, while the CH4 is just physically adsorbed on the AlB79. Further, the physisorbed gases can enhance field emission current of the AlB79 and in the continuous capturing of the gases, the magnetic moment of the cage is quenched. Furthermore, dependency of the electronic structure of the adsorbent on the gas adsorption is intensively studied. We suggest that the AlB79 could be a promising material for capture, storage, and separation of the gases and as a novel material for sustainable energy and sweetening process in the petroleum industry.

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 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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,388

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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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