Continuous synthesis of high-entropy alloy nanoparticles by in-flight alloying of elemental metals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High-entropy alloy (HEA) nanoparticles (NPs) exhibit unusual combinations of functional properties. However, their scalable synthesis remains a significant challenge requiring extreme fabrication conditions. Metal salts are often employed as precursors because of their low decomposition temperatures, yet contain potential impurities. Here, we propose an ultrafast (< 100 ms), one-step method that enables the continuous synthesis of HEA NPs directly from elemental metal powders via in-flight alloying. A high-temperature plasma jet ( > 5000 K) is employed for rapid heating/cooling (103 − 105 K s−1), and demonstrates the synthesis of CrFeCoNiMo HEA NPs ( ~ 50 nm) at a high rate approaching 35 g h−1 with a conversion efficiency of 42%. Our thermofluid simulation reveals that the properties of HEA NPs can be tailored by the plasma gas which affects the thermal history of NPs. The HEA NPs demonstrate an excellent light absorption of > 96% over a wide spectrum, representing great potential for photothermal conversion of solar energy at large scales. Our work shows that the thermal plasma process developed could provide a promising route towards industrial scale production of HEA NPs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».