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Enregistrement W4387600206 · doi:10.1021/acsami.3c10944

Catalytic Growth of High-Performance Graphite-like Carbon Films on a Nitrided Substrate: Experimental Study and First-Principles Calculations

2023· article· en· W4387600206 sur OpenAlexaff
Jie Li, Lei Sun, Jinming Xie, Yang Yang, Dongyang Li, Shihong Zhang

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiamond and Carbon-based Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAnhui Provincial Key Research and Development PlanNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNitridingMaterials scienceLayer (electronics)Substrate (aquarium)Nanocrystalline materialGraphiteChemical engineeringAmorphous solidCatalysisThin filmCarbon fibersPhase (matter)Deposition (geology)Composite materialNanotechnologyCrystallographyComposite numberOrganic chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study reports a novel process for the fabrication of high-performance graphite-like carbon (GLC) films on nitrided substrates through successive steps in a plasma nitriding system. Unlike films fabricated via conventional dual treatments (nitriding + film deposition), here-fabricated GLC films were grown on the surface of nitrided steel via a catalytic reaction. A transition zone having a nanocrystalline and amorphous structure was observed at the interface between the nitrided substrate and GLC films, which increased the durability of GLC films because this structure enhanced the adhesion of GLC films on the nitrided substrate, improving resistance to spallation and wear. Experimental study and first-principles calculations showed that the Fe 3 N phase had a stronger catalytic effect on GLC films than the Fe 4 N phase, and GLC films grown on the nitrided layer dominated by Fe 3 N were thicker with stronger adhesion and excellent frictional and wear properties compared with GLC films grown on the nitrided layer dominated by Fe 4 N because of the beneficial structure formed at the interface. This study reports a simple and inexpensive method to fabricate a dual layer containing high-performance GLC films via a catalytic growth and interface matching mechanism.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,264
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.

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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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