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Enregistrement W3090807579 · doi:10.1139/cjc-2020-0210

Computational studies of energetics, electronic structure, and vibrational spectra of PETN nanoparticles

2020· article· en· W3090807579 sur OpenAlexvenueno aff
Qiannan Ma, Weihua Zhu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergetic Materials and Combustion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPentaerythritol tetranitrateChemistryExplosive materialChemical physicsMoleculeNanoparticleEnergeticsDecompositionBand gapMolecular dynamicsDensity functional theoryComputational chemistryNanotechnologyMaterials scienceOrganic chemistryThermodynamicsOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The density functional tight binding method was used to explore the energetics, electronic structure, and vibrational spectra of pentaerythritol tetranitrate (PETN) nanoparticles (NPs). The surface energy of the PETN NP is anisotropic and its extra energy decreases with the increase of size. The energy bands of the NPs are significantly expanded and the band gaps are narrowed, thus reducing the stability due to nanometer size effect. The surface of the NP is mainly covered by the NO 2 group. The high-energy surface may play a role in triggering chemical decomposition. The vibration frequencies of the PETN NPs present a wider distribution than those of the gas and solid phase PETN, which will increase the probability of energy transfer to the molecules in the system and promote the decomposition of PETN. Our results provide a basic understanding from a molecular perspective to the energy properties of nano explosives.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,178 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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