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Enregistrement W4225071722 · doi:10.1126/sciadv.abm4322

Multi-principal elemental intermetallic nanoparticles synthesized via a disorder-to-order transition

2022· article· en· W4225071722 sur OpenAlexafffund
Mingjin Cui, Chunpeng Yang, Sooyeon Hwang, Menghao Yang, Sean Overa, Qi Dong, Yonggang Yao, Alexandra H. Brozena, David A. Cullen, Miaofang Chi, Thomas Blum, David J. Morris, Y. Zou Finfrock, Xizheng Wang, Peng Zhang, Vitaliy G. Goncharov, Xiaofeng Guo, Jian Luo, Yifei Mo, Feng Jiao, Liangbing Hu

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)Dalhousie University
Organismes subventionnairesBrookhaven National LaboratoryArgonne National LaboratoryMaryland Advanced Research Computing CenterBasic Energy SciencesOffice of ScienceCanadian Light SourceU.S. Department of Energy
Mots-clésIntermetallicNanoparticleNanoscopic scaleMaterials scienceNanotechnologyPhase transitionAnnealing (glass)AgglomerateTransition metalCatalysisChemistryMetallurgyAlloyComposite materialThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanoscale multi-principal element intermetallics (MPEIs) may provide a broad and tunable compositional space of active, high–surface area materials with potential applications such as catalysis and magnetics. However, MPEI nanoparticles are challenging to fabricate because of the tendency of the particles to grow/agglomerate or phase-separated during annealing. Here, we demonstrate a disorder-to-order phase transition approach that enables the synthesis of ultrasmall (4 to 5 nm) and stable MPEI nanoparticles (up to eight elements). We apply just 5 min of Joule heating to promote the phase transition of the nanoparticles into L1 0 intermetallic structure, which is then preserved by rapidly cooling. This disorder-to-order transition results in phase-stable nanoscale MPEIs with compositions (e.g., PtPdAuFeCoNiCuSn), which have not been previously attained by traditional synthetic methods. This synthesis strategy offers a new paradigm for developing previously unexplored MPEI nanoparticles by accessing a nanoscale-size regime and novel compositions with potentially broad applications.

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 seuil0,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations169
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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