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Enregistrement W4386745004 · doi:10.18280/rcma.330408

Modulating Magnetic Properties of Ferrite Cu1-XMgXFe2O4 via RF Plasma Exposure: Effects of Magnesium Concentration

2023· article· fr· W4386745004 sur OpenAlexvenueno aff
Alyaa Hefdhi Abbas Aziz, Mohammed A. Al-Shareefi, Abdulhussain Abbas Khadyair

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnetic Properties and Synthesis of Ferrites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFerrite (magnet)Materials scienceMagnesiumPlasmaNuclear magnetic resonanceMetallurgyComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the magnetic compound Cu1-xMgxFe2O4 is synthesized using the sol-gel method at distinct magnesium concentrations (x = 0, 0.2, 0.4, and 0.6) to investigate the influence of RF plasma exposure on its structural and magnetic properties.X-ray diffraction analysis, applied to examine the prepared ferrite, confirms the formation of the face-centered cubic (FCC) structure in the samples.Utilizing X-ray diffraction broadening and Scherrer's equation for particle size determination, sizes are found to range from 37.73 nm to 19.870 nm prior to plasma exposure and 30.35 nm to 19.115 nm subsequent to exposure.The study of the compound's magnetic properties demonstrates that the saturation magnetization spans from 33.5 to 32.1 emu/g, with an initial coercivity decrease from 150 to 50 Oe, further diminishing as magnesium concentration increases.Notably, following plasma exposure, alterations in saturation magnetization values (35.32-27.4emu/g) and coercivity (150-25 Oe) are observed.The results underscore the impact of rising magnesium concentrations and plasma exposure on the compound's structural properties, potentially attributable to atomic rearrangement within the crystalline structure.In terms of magnetic properties, a reduction in coercive force following plasma exposure is discerned, thereby enhancing the ferrite's properties, which are applicable in transformer cores to minimize eddy currents.

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 seuil0,002

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)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,246
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 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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