SINTESIS DAN KARAKTERISASI NANOKOMPOSIT Fe3O4/TiO2 BERBASIS PASIR BESI SUNGAI BATANGHARI
Notice bibliographique
Résumé
Abstrak Telah dilakukan penelitian Fe3O4/TiO2 dengan menggunakan variasi perbandingan massa. Nanopartikel Fe3O4 dengan menggunakan metode kopresipitasi dan disintesis dengan TiO2 menggunakan metode solid state reaction. Tujuan dilakukannya penelitian ini mengetahui pengaruh perbandingan massa terhadap pengujian yang dilakukan. Variasi perbandingan massa yang digunakan yaitu 3:1, 2:1, 1:1, 1:2 dan 1:3. Karakterisasi yang dilakukan, adalah X-Ray Diffraction (XRD), Spektrofotometer UV-Vis dan Scanning Electron Microscopy (SEM). Dari hasil XRD diperoleh bahwa penambahan TiO2 tidak menunjukkan perubahan yang signifikan terhadap ukuran kristal dan cenderung didominasi oleh fasa TiO2. Hasil Spektrofotometer UV-Vis nilai energi gap Fe3O4 murni, TiO2 murni dan perbandingan massa 1:1 berturut-turut sebesar 3,67 eV, 3,36 eV dan 3,50 eV. Dapat ditarik kesimpulan bahwa Fe3O4 didoping dengan TiO2 akan diperoleh nilai energi gap Fe3O4/ TiO2 berada diantara energi gap Fe3O4 dengan TiO2. Hasil SEM diperoleh morfologi berbentuk bulat dengan persebaran partikel tidak merata sehingga terjadi aglomerasi. Selain itu, diperoleh ukuran partikel Fe3O4, TiO2 dan perbandingan massa 1:1 dengan ukuran rata-rata partikel berturut-turut sebesar 148,006 nm, 184,72 nm dan 181,79 nm.
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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 | 0,001 | 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) | 0,006 | 0,001 |
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 ».