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Enregistrement W3189796968 · doi:10.1021/acsami.1c12936

Synthesis of Free-Standing Silver Foam via Oriented and Additive Nanojoining

2021· article· en· W3189796968 sur OpenAlexaff
Xinda Wang, Wei Guo, Hongqiang Zhang, Peng Peng

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoporous metals and alloys
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Beijing MunicipalityMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceFabricationPorosityNanotechnologyThermal conductivityNanoscopic scaleElectrical resistivity and conductivityChemical engineeringInterconnectionAqueous solutionConductivityComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silver foams with high porosity and electrical conductivity have many potential applications in energy storage, catalysis, and fuel cells. However, its application is largely hindered by the low efficiency of complicated synthesis processes. In this work, a facile and rapid bottom-up fabrication of silver foams in an aqueous solution allowing large-scale production through oriented and additive nanojoining of silver nanoplate building blocks is reported. Self-assembling of as-grown silver nanoplates facilitates the oriented nanoscale joining to align the atomic lattice, and the local additive of silver promotes diffusion and interconnection at room temperature to realize a rapid synthesis process. The freeze-dried silver foam exhibits a porosity of 95.45%, an ultralow density of 61 mg·cm–3, low thermal conductivity of 0.29 W·m–1·K–1, and high electrical conductivity of 8086 S·m–1. This oriented and locally additive nanojoining process presents a new strategy to fabricate silver foams that may also inspire the fabrications of other metal foams.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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