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Enregistrement W4283327308 · doi:10.1021/acsaelm.2c00069

Current Applications and Future Potential of Rare Earth Oxides in Sustainable Nuclear, Radiation, and Energy Devices: A Review

2022· review· en· W4283327308 sur OpenAlexaff
M. Khalid Hossain, Gazi Abu Raihan, Md Ali Akbar, Mirza H. K. Rubel, Mohammad Hafez Ahmed, Md Ishak Khan, Shahadat Hossain, Sapan Kumar Sen, Mohammad Iftekher Ebne Jalal, A. El-Denglawey

Notice bibliographique

RevueACS Applied Electronic Materials · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNuclear materials and radiation effects
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRare earthAstrobiologyEnvironmental scienceEnergy (signal processing)Current (fluid)Earth (classical element)Nuclear engineeringEarth scienceEngineeringPhysicsGeologyElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To date, rare earth oxides (REOs) have proven to be key components in generating sustainable energy solutions, ensuring environmental safety and economic progress due to their diverse attributes. REOs’ exceptional optical, thermodynamic, and chemical properties have made them indispensable in a variety of sophisticated technologies, including electric vehicle magnets, portable energy devices, fuel cell catalysts, radiation shielding, dosimetry, and many others. Therefore, the successful incorporation of rare earth elements (REEs) into host materials in controlled concentrations offers competitive advantages to fabricate portable energy devices, radiation sensors, and radiation shielding glasses, as well as to improve the performance of existing photovoltaic cells, which is of great interest to both researchers and industry. As the global demand for REEs grows rapidly, it is critical to comprehend the underlying physics as well as the wider consequences of REEs on sustainable energy and nuclear technologies, both in the near and long term. However, despite their relevance, a focused review on the applications, prospects, and challenges of REOs in photovoltaics, nuclear, and energy devices is still unavailable. To this effort, this review succinctly reports recent experimental studies on eight REOs (R 2 O 3, R = Yb, Er, Sm, Eu, Y, Gd, Dy, and Ce) and their specific applications and industrial aspects. While several subdomains are reported, the applications of REOs in next-generation solar cells and photovoltaic devices for promoting zero-emission clean energy and rechargeable batteries for electric vehicles (EVs) are the most pioneering ones. Furthermore, REOs’ chemical stability and compositional versatility allow them to be used in a variety of high-efficiency energy converters, including solid oxide fuel cells (SOFCs). From the perspective of thermodynamic and structural stability, the gamma and neutron absorptivity of REO-doped (such as Dy 3+, Eu 3+, Sm 3+, Nd 3+, etc.) glasses shows improved shielding performance in radiation domains. Aside from the applications, the prospects of REOs presented in this article are likely to encourage current and future scholars to pursue a wide range of important studies in the fields of energy and nuclear systems. This review also reports the key challenges (i.e., material degradation, phase transformation, magnetic entropy shift, etc.) associated with REOs in a standalone section. These challenges demand the immediate attention of scientists and engineers for efficient, cost-effective, and environmentally sustainable solutions. At the end, future advancement pathways for REO applications are also suggested.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations186
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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