Recent developments in the sonoelectrochemical synthesis of nanomaterials
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the synthesis and use of nanoparticles have been of special interest among the scientific communities due to their unique properties and applications in various advanced technologies. The production of these materials at industrial scale can be difficult to achieve due to high cost, intense labour and use of hazardous solvents that are often required by traditional chemical synthetic methods. Sonoelectrochemistry is a hybrid technique that combines ultrasound and electrochemistry in a specially designed electrochemical setup. This technique can be used to produce nanomaterials with controlled sizes and shapes. The production of nanoparticles by sonoelectrochemistry as a technique offers many advantages: (i) a great enhancement in mass transport near the electrode, thereby altering the rate, and sometimes the mechanism of the electrochemical reactions, (ii) a modification of surface morphology through cavitation jets at the electrode-electrolyte interface, usually causing an increase of the surface area and (iii) a thinning of the electrode diffusion layer thickness and therefore ion depletion. The scalability of sonoelectrochemistry for producing nanomaterials at industrial scale is also very plausible due to its "one-pot" synthetic approach. Recent advancements in sonoelectrochemistry for producing various types of nanomaterials are briefly reviewed in this article. It is with hope that the presentation of these studies therein can generate more interest in the field to "catalyze" future investigations in novel nanomaterial development and industrial scale-up studies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».