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Enregistrement W4412139956 · doi:10.26434/chemrxiv-2025-gcqt1

Element-Specific Local Chemical Order of High-Entropy Nanoalloys

2025· preprint· en· W4412139956 sur OpenAlexafffund
David J. Morris, Boyang Li, Yonggang Yao, Zhennan Huang, Reza Shahbazian‐Yassar, Guofeng Wang, Liangbing Hu, Peng Zhang

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-Ablation Synthesis of Nanoparticles
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOrder (exchange)Entropy (arrow of time)Element (criminal law)ChemistryBusinessThermodynamicsPhysicsPolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multi-elemental nanoalloys have shown significant promise in applications like catalysis, due to unique structural features that arise from their complex structure. A key feature of particular interest is local chemical order (LCO) at the scale of a single neighboring bond length. LCO has proven challenging and inconclusive to interpret and verify in these materials, particularly in samples containing elements with similar atomic numbers. Herein we present a methodology combining experimental X-ray absorption spectroscopy and computational simulations, allowing for the reliable verification and quantification of LCO in a five-element high entropy alloy (HEA-5) on a truly element-specific basis. The analysis identifies a distinctive type of LCO involving the Ru-Ir bonding pair, which correlates with the high catalytic performance of HEA-5 in the ammonia decomposition reaction. The versatility of this element-specific methodology is further demonstrated through its application to an extremely complex 15-element HEA sample, where consistent LCO trends are observed. These findings contribute to LCO theory, element-specific structural analysis, and the catalytic design of high-entropy nanoalloys.

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 enseignants0,119
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)0,0010,000
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 GPT0,218
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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