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Enregistrement W2794557958 · doi:10.1016/j.ultsonch.2018.03.012

Sonochemical fabrication of Cu(II) and Zn(II) metal-organic framework films on metal substrates

2018· article· en· W2794557958 sur OpenAlexafffund
Osama Abuzalat, Danny Wong, Mohamed A. El-Sayed, Simon Park, Seonghwan Kim

Notice bibliographique

RevueUltrasonics Sonochemistry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMetal-Organic Frameworks: Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceOxidizing agentFabricationMetalScanning electron microscopeMetal-organic frameworkChemical engineeringHydroxideNanotechnologyInorganic chemistryChemistryOrganic chemistryMetallurgyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we demonstrate a rapid and facile method for in-situ growth of metal-organic framework (MOF) films on Cu or Zn metal substrates by sonochemical techniques. The substrates were first treated with a strong oxidizing agent to convert the metal to the corresponding metal hydroxide. Ultrasonic irradiation provided the energy to drive the reaction between the metal ion sources and organic ligands. Four MOF films (Cu-BTC, Cu-BDC, ZIF-8 and MOF-5) were successfully fabricated by this approach. The produced films were characterized by scanning electron microscopy and X-ray diffraction analysis. The effects of organic ligand concentration and ultrasonic irradiation time on MOF film synthesis were also systematically investigated. The rapid and facile fabrication method presented in this article could serve a new route to grow MOF films on various gas sensor surfaces. Of the MOF films, ZIF-8 film was tested as a potential methane sensor.

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 seuil0,003

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 GPT0,246
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations93
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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