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Enregistrement W4294831119 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2006p0787

Fabrication of Nanostructured TiO2 Fibers on TiO2 Coatings Produced from a Nanostructured Feedstock

2006· article· en· W4294831119 sur OpenAlexaff
R.S. Lima, B.R. Marple, H. Lee, Sheikh A. Akbar

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueTiO2 Photocatalysis and Solar Cells
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAnatasePorosityThermal sprayingFabricationRaw materialRutileChemical engineeringNanotechnologyNanostructureTitaniumMetallurgyComposite materialPhotocatalysisCoatingCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Titania (TiO2) coatings were produced using the high velocity oxy-fuel (HVOF) technique on Ti-6Al-4V substrates. The titania feedstock powder exhibited nanostructured morphology, formed by the agglomeration of individual nanostructured titania particles (spray-drying) smaller than 100 nm. The resulting coatings were dense (porosity <1%) and exhibited rutile and anatase as phases with percentages of ~75% and ~25%, respectively. These coatings were heat-treated in a H2/N2 environment at 700oC for 8 h. During the heat-treatment, nanostructured titania fibers were formed on specific surface regions of the coatings. The nanofibers formed by this “chemical or reaction-based texturing” exhibited diameters of 50-400 nm and lengths in the order to 1-5 µm. It is thought that engineering these surfaces at nano and microscales may lead to interesting applications of titania coatings related to cell attachment/growth (for biomedical 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 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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,194 · 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
Publié2006
Routes d'admission1
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