MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4294703196 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2007p0666

Rapid and Continuous Deposition of Porous Nanocrystalline SnO2 Coating with Interpenetrating Pores for Gas Sensor Applications

2007· article· en· W4294703196 sur OpenAlexaff
Ken Chien, Thomas W. Coyle

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGas Sensing Nanomaterials and Sensors
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrystallinityMaterials scienceNanocrystalline materialMicrostructureCoatingPorosityNanoporousDeposition (geology)Composite materialChemical engineeringNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper we proposed a rapid and continuous process for the production of nanoporous coatings for functional applications. Experiments following two statistical designs were implemented to screen and investigate the spraying parameters’ effects on coating crystallinity and porosity to gain a better understanding. The spraying stand-off distance, solution flow rate and arc current were identified as having significant effects on coating porosity and crystallinity. The investigation yielded a microstructure comprised of interpenetrating pores and layered structures with embedded nanopores. A deposition mechanism was postulated to explain this peculiar microstructure. Gas sensors constructed from the coatings had ethanol sensitivities at room temperature comparable to those reported in the literature for conventional thick-film coatings and a maximum sensitivity near 200°C.

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 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,417

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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,196 · 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.

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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThermal sprayMême sujetGas Sensing Nanomaterials and SensorsTravaux en français237 207