MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4224324300 · doi:10.3390/ma15093031

Structure Determination, Mechanical Properties, Thermal Stability of Co2MoB4 and Fe2MoB4

2022· article· en· W4224324300 sur OpenAlexaff
Shijing Zhao, Wenju Zhou, Xiaojun Xiang, Xuyan Cao, Ning Chen, Weifeng Chen, Xiaohui Yu, Bingmin Yan, Huiyang Gou

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueBoron and Carbon Nanomaterials Research
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésX-ray absorption fine structureMaterials scienceValence (chemistry)Density functional theoryCrystallographyThermal stabilityThermogravimetric analysisCrystal structureBoronDifferential thermal analysisDiffractionXANESAnalytical Chemistry (journal)Spectral lineSpectroscopyChemistryComputational chemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The precise determination of atomic position of materials is critical for understanding the relationship between structure and properties, especially for compounds with light elements of boron and single or multiple transition metals. In this work, the single crystal X-ray diffraction is employed to analyze the atomic positions of Co2MoB4 and Fe2MoB4 with a Ta3B4-type structure, and it is found that the lengths of B-B bonds connecting the two zig-zag boron chains are 1.86 Å and 1.87 Å, but previously unreported 1.4 Å. Co and Fe atoms occupy the same crystallographic position in lattice for the doped samples and the valence is close to the metal itself, and Co/Fe K-edge X-ray Absorption Fine Structure(XAFS) spectra of borides with different ratios of Co to Fe are collected to detect the local environment and chemical valence of Co and Fe. Vickers hardness and nano indentation measurements are performed, together with the Density Functional Theory (DFT) calculations. Finally, Co2MoB4 possess better thermal stability than Fe2MoB4 evaluated by Thermogravimetric Differential Thermal Analysis (TG-DTA) results.

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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMaterialsMême sujetBoron and Carbon Nanomaterials ResearchTravaux en français237 207