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Enregistrement W3165607809 · doi:10.3390/en14113068

Effects of the Chromium Content in (TiVNb)100−xCrx Body-Centered Cubic High Entropy Alloys Designed for Hydrogen Storage Applications

2021· article· en· W3165607809 sur OpenAlexafffund
Renato Belli Strozi, Daniel Rodrigo Leiva, Guilherme Zepon, Walter José Botta Filho, Jacques Huot

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Entropy Alloys Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesInstituto SerrapilheiraNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésHydrogen storageMaterials scienceCALPHADHydrideArc meltingChromiumHydrogenThermodynamicsAlloySolid solutionPhase diagramPhase (matter)MetallurgyChemistryMetal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we report an investigation of adding a non-hydride forming element in the multicomponent Ti-V-Nb-M system. By the Calculation of Phase Diagrams approach (CALPHAD), the thermodynamic phase stability of the TiVNbT (T = Cr, Mn, Fe, Co, and Ni) was investigated, and Cr was selected as the fourth alloying element due its high tendency to stabilize body-centered cubic solid solutions (BCC). The (TiVNb)100−xCrx alloys (with x = 15, 25, and 35 at.% Cr) were synthesized by arc-melting. The structural characterization reveals that the three alloys were composed of a major BCC phase, which agrees with the thermodynamic calculations. The three alloys absorb hydrogen at room temperature without any activation treatment, achieving a hydrogen uptake of about H/M = 2. The Pressure-Composition-Isotherms curves (PCI) has shown that increasing the Cr amount increases the equilibrium pressures, indicating that tunable H storage properties can be achieved by controlling the alloys’ Cr content.

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 seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations59
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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