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Enregistrement W4390585168 · doi:10.56042/ijct.v31i1.4596

Graphene Oxide-Enhanced Aerosol Forming Composites: A Study for Fire Extinguishing Applications

2024· article· en· W4390585168 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Chemical Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire dynamics and safety research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDefence Research and Development Organisation
Mots-clésGrapheneOxideCombustionAerosolGraphiteGraphite oxideBurn rate (chemistry)Chemical engineeringChemistryComposite numberComposite materialCatalysisNanotechnologyMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Condensed aerosol-based fire extinguishing system (CAFES) has emerged as the most proficient fire extinguishing system since the implementation of Montreal protocol 1987. Aerosol forming composite (AFC) is the key constituent of CAFES. For the first time, graphene oxide-based AFCs have been prepared and characterized for use in extinguishing fires. Catalytic activity of bulk graphite, graphite oxide & graphene oxide (1, 3 & 5 %, w/w) on combustion characteristics of AFC was examined by incorporating them in the base AFC. Graphene additives were synthesized and characterized using instrumental techniques such as XRD, FTIR, Raman, SEM and TEM. AFCs with catalysts were also assessed for performance using parameters such as combustion efficiency, minimum fire extinguishing concentration (MEC), burn rate, combustion temperatures and activation energies. Maximum reduction in combustion temperature from 455 to 409 oC was observed with 5 % graphene oxide containing AFC. Addition of 1 % graphene oxide to base AFC remarkably augmented the performance of AFC by enhancing the burn rate by 12.89 %. Prepared high burn rate AFC is under further investigations for potential use in cutting-edge aerosol-based firefighting systems.

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,259 · 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
Publié2024
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