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Enregistrement W4229446804 · doi:10.3390/ma15103412

Structural Study of Sulfur-Added Carbon Nanohorns

2022· article· en· W4229446804 sur OpenAlexaff
Ysmael Verde‐Gómez, Elizabeth Montiel-Macías, Ana María Valenzuela-Muñiz, I. L. Alonso-Lemus, M. Miki-Yoshida, Karim Zaghib, Nicolas Brodusch, Raynald Gauvin

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensMcGill UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesTecnológico Nacional de México
Mots-clésSulfurCarbon fibersMaterials scienceHeteroatomThiopheneChemical engineeringScanning electron microscopeHigh-resolution transmission electron microscopySulfideChemical vapor depositionNanostructureTransmission electron microscopyNanotechnologyInorganic chemistryChemistryOrganic chemistryComposite materialMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past few decades, nanostructured carbons (NCs) have been investigated for their interesting properties, which are attractive for a wide range of applications in electronic devices, energy systems, sensors, and support materials. One approach to improving the properties of NCs is to dope them with various heteroatoms. This work describes the synthesis and study of sulfur-added carbon nanohorns (S-CNH). Synthesis of S-CNH was carried out by modified chemical vapor deposition (m-CVD) using toluene and thiophene as carbon and sulfur sources, respectively. Some parameters such as the temperature of synthesis and carrier gas flow rates were modified to determine their effect on the properties of S-CNH. High-resolution scanning and transmission electron microscopy analysis showed the presence of hollow horn-type carbon nanostructures with lengths between 1 to 3 µm and, diameters that are in the range of 50 to 200 nm. Two types of carbon layers were observed, with rough outer layers and smooth inner layers. The surface textural properties are attributed to the defects induced by the sulfur intercalated into the lattice or bonded with the carbon. The XRD patterns and X-ray microanalysis studies show that iron serves as the seed for carbon nanohorn growth and iron sulfide is formed during synthesis.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,995

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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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