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Enregistrement W4391877669 · doi:10.1038/s41467-024-45731-z

Continuous synthesis of high-entropy alloy nanoparticles by in-flight alloying of elemental metals

2024· article· en· W4391877669 sur OpenAlexafffund
Keun Su Kim, Martin Couillard, Ziqi Tang, Homin Shin, Daniel Poitras, Changjun Cheng, Olga Naboka, D. E. Jain Ruth, Mark Plunkett, Lixin Chen, Liliana Gaburici, Thomas Lacelle, Michel Nganbe, Yu Zou

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Entropy Alloys Studies
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of TorontoUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaUniversity of TorontoGovernment of Canada
Mots-clésMaterials scienceAlloyNanoparticleFabricationThermal decompositionPhotothermal therapyChemical engineeringPlasmaMetalNanotechnologyMetallurgyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 GPT0,250
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations47
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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