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Enregistrement W2790920659 · doi:10.1088/2053-1591/aaadd6

The effects of hydrogen proportion on the synthesis of carbon nanomaterials with gaseous detonation (deflagration) method

2018· article· en· W2790920659 sur OpenAlexaff
Tiejun Zhao, Xiaojie Li, John H. S. Lee, Honghao Yan

Notice bibliographique

RevueMaterials Research Express · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNanomaterialsHydrogenMaterials scienceDeflagrationCarbon fibersCarbon nanotubeRaman spectroscopyDetonationChemical engineeringDiffractometerNanotechnologyTransmission electron microscopyAnalytical Chemistry (journal)Scanning electron microscopeChemistryComposite materialExplosive materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using ferrocene, H 2 and O 2 , Carbon nanomaterials were prepared with gaseous detonation (deflagration) method. The effects of H 2 on the phase and morphology of carbon nanomaterials were studied by various proportions of H 2 in the reaction. The prepared samples were characterized by x-ray diffractometer, transmission electron microscope and Raman spectrometer. The results show that hydrogen proportion has a great influence on the phase and morphology of carbon nanomaterials. The high hydrogen proportion leads to much unreacted hydrogen, which could protect the iron atom from oxidation of carbon and dilute the reactants contributing to uniform particle size. In addition, the graphitization degree of multi-walled carbon nanotubes, observed in samples with high H 2 proportion, is high enough to see the lattice fringes, but the degree of graphitization of whole sample is lower than which fabricated with low H 2 proportion, and it may result from the low energy generation.

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 seuil0,002

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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