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Enregistrement W3111350375 · doi:10.1038/s41598-021-87250-7

Corrosion and transformation of solution combustion synthesized Co, Ni and CoNi nanoparticles in synthetic freshwater with and without natural organic matter

2021· article· en· W3111350375 sur OpenAlexaff
Alexander Khort, Jonas Hedberg, Nanxuan Mei, Valentin Romanovski, Eva Blomberg, Inger Odnevall Wallinder

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueNanomaterials for catalytic reactions
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesKungliga Tekniska HögskolanSwedish InstituteStiftelsen för Miljöstrategisk Forskning
Mots-clésBimetallic stripNanoparticleCorrosionTransformation (genetics)Materials scienceChemical engineeringCombustionMetalNatural organic matterMetallurgyOrganic matterNanotechnologyChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pure metallic Co, Ni, and their bimetallic compositions of Co 3 Ni, CoNi, and CoNi 3 nanomaterials were prepared by solution combustion synthesis. Microstructure, phase composition, and crystalline structure of these nanoparticles (NPs) were characterized along with studies of their corrosion and dissolution properties in synthetic freshwater with and without natural organic matter (NOM). The nanomaterials consisted of aggregates of fine NPs (3–30 nm) of almost pure metallic and bimetallic crystal phases with a thin surface oxide covered by a thin carbon shell. The nanomaterials were characterized by BET surface areas ranging from ~ 1 to 8 m 2 /g for the Ni and Co NPs, to 22.93 m 2 /g, 14.86 m 2 /g, and 10.53 m 2 /g for the Co 3 Ni, CoNi, CoNi 3 NPs, respectively. More Co and Ni were released from the bimetallic NPs compared with the pure metals although their corrosion current densities were lower. In contrast to findings for the pure metal NPs, the presence of NOM increased the release of Co and Ni from the bimetallic NPs in freshwater compared to freshwater only even though its presence reduced the corrosion rate (current density). It was shown that the properties of the bimetallic nanomaterials were influenced by multiple factors such as their composition, including carbon shell, type of surface oxides, and the entropy of mixing.

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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,356

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 GPT0,215
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations34
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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