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Enregistrement W3135456222 · doi:10.1039/d0cp05520d

Differential hysteresis scanning of non-templated monomodal amorphous aerogels

2021· article· en· W3135456222 sur OpenAlexaff
Poroshat Taheri, John C. Lang, Jeffrey Kenvin, Peter Kroll

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAerogels and thermal insulation
Établissements canadiensMicrosemi (Canada)
Organismes subventionnairesDivision of Civil, Mechanical and Manufacturing Innovation
Mots-clésHysteresisAmorphous solidMaterials scienceDifferential scanning calorimetryDifferential (mechanical device)Chemical engineeringNanotechnologyChemistryCrystallographyPhysicsThermodynamicsCondensed matter physicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We perform Differential Hysteresis Scanning (DHS) Porosimetry of amorphous silicon oxycarbide aerogels to quantify hierarchical connectivity in these porous materials. We contrast high-resolution argon sorption scanning isotherms of samples obtained through a non-templated synthesis using different solvents, and characterize respective changes after calcination at 1000 °C. The multi-scan DHS data sets are analyzed through non-negative least-squares deconvolution using a kernel of theoretically derived isotherms for a selection of hierarchical geometries using non-local density functional theory (NL-DFT). We obtain two-dimensional contour plots that characterize mesopores according to the ratio between pore diameter and its connecting window. Combined information from DHS and complementary BET and BJH approaches reveals one system with monomodal distribution both in pore diameters and in window diameters. Hence, this amorphous material exhibits a uniformity usually only observed for crystalline systems. We demonstrate that DHS analysis provides quantitative data analyzing the hierarchical structure of mesoporous materials and unlocks pathways towards tailored materials with control of surface heterogeneity, localization, and sequential accessibility - even for amorphous systems.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,228 · 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.

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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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