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Enregistrement W4210373014 · doi:10.1002/app.52197

Properties and characterization of novel expanded dickite based composite phase change material

2022· article· en· W4210373014 sur OpenAlexaff
Hao Su, Mingtao Ding, Kuo Yang, Ye Li, Zehai Zhang, Fangfei Li, Bing Xue

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Change Materials Research
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesEducation Department of Jilin ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésThermogravimetric analysisMaterials scienceDifferential scanning calorimetryPolyethylene glycolComposite numberPEG ratioThermal stabilityFourier transform infrared spectroscopyScanning electron microscopeChemical engineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Expanded dickite as the carrier of loading polyethylene glycol (PEG), a novel composite phase change material (PCM) is synthetized. X‐ray diffraction, scanning electron microscopy, Fourier transform infrared spectroscopy, specific surface area test, thermogravimetric analysis, and differential scanning calorimetry are used to characterize and evaluate the expanded dickite carrier and the composite PCMs. The results show that the heat released by the reaction of potassium chlorate and urea promotes the layer expansion of dickite to form a net‐like porous structure. Two kinds of expanded dickite (EDU1 and EDU2) carriers are prepared by modulating the amount of potassium chlorate. EDU2 carrier with full layer expansion possesses a PEG load rate of 179.3%. The higher PEG load rate of EDU2 is attributed to its developed pore structure, and the hydrogen bond formed between PEG and expanded dickite. Composite PCM using EDU2 as the carrier has a higher latent heat of 98.22 J g −1 and good thermal cycling stability.

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 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,328

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)0,0000,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,207 · 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.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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