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Enregistrement W4292513068 · doi:10.3390/thermo2030016

Group Combustion of Dispersed Spherical Core–Shell Nanothermite Particles

2022· article· en· W4292513068 sur OpenAlexaff
Mustafa Mutiur Rahman, Ahmed Saieed, Muhammad Fasahat Khan, Jean-Pierre Hickey

Notice bibliographique

RevueThermo · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergetic Materials and Combustion
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombustionExothermic reactionCharParticle (ecology)DiffusionShell (structure)Materials scienceChemical engineeringChemistryThermodynamicsComposite materialOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The group combustion characteristics of core–shell nanothermite particles differ from other dispersed solid or liquid fuels. In a core–shell structure, each discrete nanothermite particle can undergo an exothermic reaction as the oxygen atoms in the metal oxide shell undergo a solid state diffusion to oxidize the metal core. This feature allows the spherical core–shell nanothermites to react in the absence of gaseous oxygen, thus modifying their group combustion characteristics compared to char or liquid fuels. Using a number of simplifying assumptions, a theoretical framework was established—based on existing group combustion theory—to examine the characteristics of mass and heat diffusion in nanothermite combustion. First, a model for the quasi-steady state single-particle combustion, in quiescent air, was established. The isolated particle combustion theory serves as the basis for the combustion interaction and mass transfer in a spherical cloud of dispersed nanothermite particles. The type of group combustion is strongly dependent on the diffusion of vapour products, i.e., the interaction is more pronounced when the diffusion of vapour products is higher. The group combustion regimes in dispersed nanothermites were identified and delineated.

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 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 enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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