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Enregistrement W4382932913 · doi:10.1016/j.flatc.2023.100525

Electrodeposition of FeW-graphene composites: Effect of graphene oxide concentration on microstructure, hardness and corrosion properties

2023· article· en· W4382932913 sur OpenAlexfundno aff
Antonio Mulone, Zhenyuan Xia, Uta Klement

Notice bibliographique

RevueFlatChem · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFondation Chalmers
Mots-clésGrapheneMaterials scienceOxideCrystallinityCorrosionGraphene oxide paperComposite materialMicrostructureRaman spectroscopyComposite numberScanning electron microscopeElectrolyteMetallurgyNanotechnologyElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Graphene has emerged as excellent reinforcement for electrodeposited metallic composites. The poor stability of graphene in electrochemical baths makes it challenging to obtain uniform composite coatings. In this work, we investigate the possibility to electrodeposit FeW-graphene coatings with organic stablizers. Polydiallyldimethylammonium chloride is selected to stabilize the graphene oxide which is added into the electrolyte in various concentrations. Scanning electron microscopy and Raman analysis confirmed the successful co-deposition of graphene in all the coatings. The composition of the FeW matrix remained unaffected by the addition of graphene, while an increase in the crystallinity of the structure of the composites was observed. Graphene was retained even after the coatings were heat treated at 400 °C for 1 hour. The hardness and the corrosion resistance of the FeW-graphene composite were largely improved: a 22% increase in hardness and an 80% increase in corrosion resistance were measured compared to the graphene-free coating.

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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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