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Enregistrement W3139329601 · doi:10.18280/rcma.310102

Estimation of Lattice Strain in Lanthanum Hexa Aluminate Nanoparticles Using X-Ray Peak Profile Analysis

2021· article· en· W3139329601 sur OpenAlexvenueno aff
Naga Venkata Sai Ram Yellapragada, Tara Sasanka C, Prabakaran Jayaraman, Sameer Kumar Devarakonda

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced ceramic materials synthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScherrer equationCrystalliteAluminateMaterials scienceScanning electron microscopeAgglomerateAnalytical Chemistry (journal)NanoparticleCrystallographyLanthanumMineralogyNanotechnologyComposite materialChemistryMetallurgyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work confers to the preparation of Lanthanum Hexa Aluminate (LHA) nanoparticles by chemical precipitation and filtration technique followed by characterization studies conducted through X-ray peak profile analysis (XPPA) and Field Emission Scanning Electron Microscopy (FESEM) supported by Energy Dispersive Spectroscopy (EDS). From the X-ray diffraction (XRD) analysis, it has been observed that the prepared powder has hexagonal crystal structure. Further, Scherrer Method (S-M), modified Williamson–Hall (W-H), and Size–Strain Plot (SSP) methods have been implemented to all LHA reflection peaks for the comprehensive crystalline analysis. The influence of crystallite size, stress, strain, and energy density values on the peak broadening of LHA nanoparticles has been critically examined and discussed in the current work. In addition to regular mathematical models this paper also provides an insight into the calculation of Youngs modulus without tedious experimental procedure. The predicted crystallite size estimated from Scherrer’s formula, and W-H models are correlated to scanning electron microscopy results and observed that the average grain size of LHA nano particles estimated from SEM analysis, and models have less deviation in the present study.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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