Impact of Seawater Immersion of (Zn0.5Ni0.5Fe2O4)x(Bi, Pb)-2223 Composites
Notice bibliographique
Résumé
This work investigated the effects of adding Zn0.5Ni0.5Fe2O4 nanoparticles in (Bi, Pb)-2223 superconductor. The conventional solid-state reaction method was used to create (Zn0.5Ni0.5Fe2O4)x(Bi, Pb)-2223 composites (0.00 ≤ x < 0.40 wt. %). X-ray diffraction (XRD) revealed the main phase of the tetragonal (Bi, Pb)-2223. The morphology and elemental contents of the produced samples were investigated using scanning electron microscopy (SEM) and energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDX). When compared to the pure (Bi, Pb)-2223 sample, EDX verified that adding Zn0.5Ni0.5Fe2O4 to the superconductor improved the adsorption of saltwater components. Vickers microhardness (Hv) was measured at room temperature for 30 seconds with different applied forces (0.49 to 9.80 N) and different durations of the saltwater immersion (2, 6, 12, and 24 hours). Hv increased with increasing the immersion time in seawater from 2 to 24 hours. An optimum improvement (69.08%) was obtained for an addition of 0.04 wt. % of Zn0.5Ni0.5Fe2O4, where Hv values increased from 0.524 GPa to 0.886 GPa. With a deviation of less than 5%, the indentation-induced cracking (IIC) model provided the best theoretical analysis at the plateau limit region for measurements made before and after immersion in seawater.
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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 ».