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Enregistrement W4396850978 · doi:10.1016/j.carbon.2024.119245

Synchrotron X-ray spectromicroscopy analysis of wear tested graphene-containing alumina coatings

2024· article· en· W4396850978 sur OpenAlexafffund
Antonio Mulone, Plínio Fernandes Borges Silva, Hui Yuan, Karina Thånell, Adam P. Hitchcock, Uta Klement

Notice bibliographique

RevueCarbon · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiamond and Carbon-based Materials Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFondation ChalmersVetenskapsrådetSvenska Forskningsrådet FormasGovernment of SaskatchewanVINNOVACanada Foundation for InnovationSkogs- och Jordbrukets ForskningsrådCanadian Institutes of Health ResearchNational Research CouncilUniversity of Saskatchewan
Mots-clésSynchrotronMaterials scienceSynchrotron radiationMetallurgyOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermally sprayed Al 2 O 3 coatings containing graphene nano platelets (GNP) have been shown to exhibit improved wear resistance. To understand the positive influence of GNP on wear properties, scanning transmission X-ray microscopy (STXM) analyses were performed to determine the structural and chemical changes that occur on the GNP and alumina matrix after wear tests. STXM results acquired at the C K-edge showed that the GNP are aligned parallel to the specimen surface in the as-sprayed coatings. GNP flakes are also observed at the tribo-surface of the wear tested sample. The results obtained at the Al K-edge show that the aluminum oxide below the wear track becomes amorphous during the wear test and carbon is dissolved in it. Wear tests performed on thermally sprayed pure alumina samples (without GNP) and on sintered bulk alumina prove that neither the presence of GNP nor the porosity in the coating are responsible for the amorphization of the alumina matrix. The results discussed in this work advance the fundamental understanding of graphene-containing composites, which is considered very important to exploit the unique advantages of graphene in technological applications.

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 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,265 · 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.

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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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