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Enregistrement W2945630832 · doi:10.1155/2019/4376429

Synthesis of Magnesium Oxide Nanoplates and Their Application in Nitrogen Dioxide and Sulfur Dioxide Adsorption

2019· article· en· W2945630832 sur OpenAlexfundno aff
Thi Hai Yen Duong, Thành Nhân Nguyễn, Ho Thi Oanh, Tuyet Anh Dang Thi, Hoàng Thị Phương, Nguyen Tuan Anh, Ba Manh Nguyen, Quang Vĩnh Trần, Giang Truong Le, Tuyen Van Nguyen

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Oxide Properties and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPartenariat Canadien Contre Le CancerVietnam Academy of Science and Technology
Mots-clésCalcinationChemistryMagnesiumSulfur dioxideInorganic chemistryAdsorptionScanning electron microscopeOxideNitrogen dioxideSpecific surface areaPulmonary surfactantSulfurNitrogenChemical engineeringNuclear chemistryOrganic chemistryMaterials scienceCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this research, nanostructured magnesium oxide was synthesized through the sol-gel calcination or hydrothermal calcination method using various surfactants. The X-ray diffraction pattern of the materials confirmed that all the prepared magnesium oxide samples were single phase without any impurity. The scanning electron microscopy images and specific surface area values showed that sodium dodecyl sulfate was the most suitable surfactant for the synthesis of magnesium oxide nanoplates with the diameter of 40–60 nm, the average thickness of 5 nm, and a specific surface area of 126 m2/g. This material was utilized for nitrogen dioxide and sulfur dioxide adsorption under ambient condition. The saturated adsorption capacities of magnesium oxide were 174 mg/g for nitrogen dioxide and 160 mg/g for sulfur dioxide, making the magnesium oxide nanoplates a promising candidate for toxic gas treatment.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations53
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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