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Enregistrement W4317914373 · doi:10.53063/synsint.2022.24135

Synthesis and characterization of aluminum-yttrium perovskite powder using a co-precipitation technique

2022· article· en· W4317914373 sur OpenAlexvenueno aff
Sara Ahmadi

Notice bibliographique

RevueSynthesis and Sintering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalcinationMaterials scienceYttriumOrthorhombic crystal systemPerovskite (structure)PrecipitationScanning electron microscopeChemical engineeringCoprecipitationPhase (matter)Powder diffractionMineralogyNuclear chemistryAnalytical Chemistry (journal)CrystallographyMetallurgyCrystal structureOxideCatalysisChemistryComposite materialChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this research the solid solution YAlO3 perovskite powder (YAP) was successfully synthesized by co-precipitation route. Co-precipitation synthesis is simple and inexpensive method which capable to produced more homogeneous powders. In the first step, effect of various mineralizers on YAlO3 formation has been investigated, which resulted in decrease of the formation temperature down to 1200 °C. In the next step, effect of the pH in synthesis procedure and also calcination time and temperature has been studied. Later, the optimum condition for synthesis of single-phase YAP was determined. The obtained powders have been characterized by X-ray diffraction (XRD), scanning electron microscopy (SEM) as well as ICP analysis. Results show that the most appropriate mineralizer system for the formation of YAlO3 perovskite was NaF:MgF2:Li2CO3 (3:2:1 by weight). Additionally, orthorhombic YAP powders were successfully synthesized in pH=9. Calcination at 1200°C for 4 h was the best condition for preparation single phase Aluminum-Yttrium perovskite crystals.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,241 · 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'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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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