Evaluation on the Temperature and Calcination Time During Sol-gel Coating of TiO2 on Iron Foam substrate
Notice bibliographique
Résumé
Iron foam is iron based material which is widely applied due to its unique properties. However since corrosion is also a problem for this material, coating with innert material is required in enhancing its applications. In the present research, TiO2 coating is performed on iron foam suface by sol-gel dipping method. Focus is given on the study of the effect of calcinations temperature and time on the coating characteristics. TiCl4 is used as the precursor with concentration of 0.3 M, added with 1M HCl solution and chitosan soluation with concentration of 1%. Calcination is performed at temperature of 400, 500 dan 600oC and calcinations time of 1 and 3 hours inside controlled gas furnace using nitrogen atmosphere. Scanning Electron Microscopy (SEM) and Energy Dispersive Spectroscopy (EDS) characterization data shows that TiO2 particles form on the iron foam substrate. SEM characterization on the sample heated at 400oC and heating time of 1 hour shows the formation of nano particle titania (0.06 μm) which is homogeneously distributed with less agglomeration than others and considered as the best sample in the present research. As the temperature and time of calcinations increase, more inhomogeneous particle distribution and bigger particles form.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».