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Enregistrement W4404505743 · doi:10.1021/acsami.4c13603

Microstructural Thermal Zones in Reaction of Nanoenergetics

2024· article· en· W4404505743 sur OpenAlexafffund
B.H. Cha, Anqi Wang, Suyong Kim, Jean-Pierre Hickey, Sili Deng, John Z. Wen

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergetic Materials and Combustion
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCombustionMaterials scienceReaction rateThermalActivation energyScalingMicrometerNanoparticleParticle (ecology)NanotechnologyChemical engineeringChemical physicsThermodynamicsPhysical chemistryOpticsChemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the potential of nanoenergetics as promising energy sources with high energy densities and fast energy release, our limited ability to predict combustion speeds restricts the utilization of nanoenergetics. Here, we provide a comprehensive analysis of thermal microstructures subject to heterogeneous reactions and propose a new scaling for combustion wave speeds. To control reaction heterogeneity, two different particle interfacial morphologies of physically mixed and core-shell Al/CuO nanoparticles were synthesized. The combustion dynamics and temperature fields were obtained at micrometer-scale resolutions using high-speed and infrared cameras. Experiments showed that the core-shell Al/CuO exhibiting less reaction heterogeneity had a faster wave speed than the physically mixed counterpart, although the measured chemical reaction rates were lower. By employing the thermal structure analysis, we found that the shortened preheat zone and the lengthened reaction zone, attributed to the lower reaction onset temperature and reaction rate, led to the increased wave speed despite the lower reaction rate in the core-shell Al/CuO. From these analyses, we developed a new scaling that describes the combustion wave speeds in nanoenergetics based on intrinsic properties and thermal structures for both morphologies.

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 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 seuil0,542

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,196 · 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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