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Enregistrement W3127231969 · doi:10.1002/slct.202003836

Synthesis of Hierarchical Porous Silica by Sol‐Gel of Sodium Silicate and Nanoemulsion Templating: Effective Combination Conditions

2021· article· en· W3127231969 sur OpenAlexaff
Manal Hessien, Éric Prouzet

Notice bibliographique

RevueChemistrySelect · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMesoporous Materials and Catalysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceChemical engineeringScanning electron microscopePorositySodium silicateCalcinationAdsorptionMicrostructureSpecific surface areaSol-gelTransmission electron microscopySmall-angle X-ray scatteringSilicateNanotechnologyScatteringComposite materialChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hierarchical porous materials have attracted a considerable attention owing to the increased interest in their applications. Hierarchical Porous Silica (HPS) was synthesized by combining the sol‐gel of sodium silicate (SS) and oil in water nanoemulsion (O/W‐NE) templating. The oil droplets of NE acted as pore forming agent and the sol‐gel built the silica framework. The O/W‐NE was prepared by a low energy method, i. e., the phase inversion composition (PIC) method. The influence of pH of SS and NE on HPS was studied. The volume of ammonia, used to induce gelling, was studied as a factor influencing the HPS. The calcined samples were characterized by scanning electron microscope (SEM), transmission electron microscope (TEM), FTIR, N 2 adsorption and small‐angel X‐ray scattering (SAXS). The results show that the microstructure is highly affected by pH and can be; macropores inserted in a dense matrix; a blend of a dense and a porous structure; or fully hierarchical porous silica. HPS has a specific surface area of 240 m 2 /g and a large pore volume (1.5 cm 3 /g) and a surface roughness of 2.95.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,582

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 GPT0,231
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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