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Enregistrement W3210421787

Extreme mixing in nanoscale transition metal alloys

2021· book-chapter· en· W3210421787 sur OpenAlexaff
Yonggang Yao, Zhennan Huang, Lauren A. Hughes, Jinlong Gao, Tangyuan Li, David J. Morris, Steven E. Zeltmann, Benjamin H. Savitzky, Colin Ophus, Y. Zou Finfrock, Qi Dong, Miaolun Jiao, Yimin Mao, Miaofang Chi, Peng Zhang, Ju Li, Andrew M. Minor, Reza Shahbazian‐Yassar, Liangbing Hu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Entropy Alloys Studies
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)Dalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlloyNanoscopic scaleTransition metalMaterials scienceHigh entropy alloysEntropy of mixingMetalThermodynamicsNanotechnologyChemical physicsMetallurgyChemistryEnthalpyCatalysisPhysicsOrganic chemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to alloy different elements is critical for property tuning and materials discovery. However, general alloying at the nanoscale remains extremely challenging due to strong immiscibility and easy oxidation, particularly for early transition metals that are highly reactive. Here, we report nanoscale alloying using a high-temperature- and high-entropy-based strategy (T∗ΔSmix) to significantly expand the possible alloys and include early transition metals. While high-temperature synthesis favors alloy formation and metal reduction, the high-entropy compositional design is critical to further extending the alloying to strongly repelling combinations (e.g., Au-W) and easily oxidized elements (e.g., Zr). In particular, we explicitly characterized a record 15-element nanoalloy, which showed a solid-solution structure featuring localized strain and lattice distortions as a result of extreme mixing. Our study significantly broadens available compositions of nanoalloys and provides clear guidelines by utilizing the less-explored entropic chemistry.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,919
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)0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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