MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404632120 · doi:10.1021/acsami.4c13247

Production of Carbon Fibers Using a Molten Cu–In Catalyst for Methane Pyrolysis

2024· article· en· W4404632120 sur OpenAlexafffund
Genpei Cai, Natascha Miederhoff, Sawyer d’Entremont, Karsten Feigl, Markus Pfeiffer, D. Chester Upham

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFiber-reinforced polymer composites
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for InnovationBritish Columbia Knowledge Development FundPacific Institute for Climate Solutions
Mots-clésMaterials sciencePyrolysisMethaneCatalysisCarbon fibersChemical engineeringOrganic chemistryComposite materialComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molten metal catalysts for methane pyrolysis and dry reforming are becoming recognized for their potential in decarbonization efforts. Their use in bubble column reactors facilitates continuous operation by allowing the produced carbon to float to the surface for removal. While most reported molten metals produce low-value amorphous carbon or graphitic sheets containing some metals, our study introduces a Cu-In alloy that selectively produces high-purity carbon nanofibers. These nanofibers are tubular and have a smooth or bamboo-like segmented structure with a diameter of approximately 100 nm. We have identified a droplet-based pathway for the growth of these fibers and removal of the droplets, observed consistently across a bubble column reactor, a surface reactor, and both in the absence and presence of carbon dioxide for pyrolysis and dry reforming. The molten Cu-In system is shown to outperform other molten metal catalysts, producing fibers with a purity greater than 99.9% after heat treatment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACS Applied Materials & InterfacesMême sujetFiber-reinforced polymer compositesTravaux en français237 207