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Enregistrement W4404011648 · doi:10.1016/j.powtec.2024.120411

Surface chemistry characterization of AA2014 aluminum alloy powder through triboelectric charging

2024· article· en· W4404011648 sur OpenAlexaff
Ali N. Alagha, Martin J. Conlon, Kamran Azari, Evan Butler-Jones, Mathieu Brochu

Notice bibliographique

RevuePowder Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriboelectric effectCharacterization (materials science)AlloyAluminiumChemistryMetallurgyComposite materialChemical engineeringMaterials scienceNanotechnologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional characterization techniques for powders primarily focus on bulk properties, often neglecting the critical role of surface chemistry variations that influence the performance in applications such as additive manufacturing. The method presented in this work addresses this gap by utilizing triboelectric charging concept to gain a comprehensive understanding of powder surface state under varying environmental conditions. In particular, the study investigates the detection of surface chemistry variations of AA2014 powder caused by an exposure to various relative humidity (RH) levels through a change in triboelectric charging behavior. The surface variations are analyzed in parallel with X-ray photoelectron spectroscopy (XPS). The findings reveal a direct correlation between elevated RH and increased hydroxide species content at the surface of the powder. The triboelectric charging experiments demonstrated a significant RH-dependent variations of charge accumulation, with higher humidity levels leading to reduced static charge buildup on the powder particles. The charge accumulation behavior in the powder was fitted with the compressed exponential relaxation model. The results showed that each surface chemical species exhibits a distinct correlation between charging rate and charge accumulation, confirming the method's effectivity to detect subtle variations in surface chemistry. The variations in the exponent of the fitted model were shown to be characteristics to the surface scale of the powder particles. • The paper presents a method to detect surface chemistry variations via triboelectric charging. • Hydroxide species formed on powder surface with the increase in relative humidity levels. • Higher humidity reduces static charge buildup in triboelectric charging tests. • The developed model detects humidity changes on powder surfaces through triboelectric charging. • The method is expected to improve additive manufacturing powder quality control.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,210 · 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.

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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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