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Enregistrement W4413832748 · doi:10.3390/app15179474

Porous Biomass Carbon Composites Derived from Canadian Goldenrod and Their Excellent Microwave Absorption

2025· article· en· W4413832748 sur OpenAlexaboutno aff
Zhidai Zhou, Yan Yan, Jiaming Liu, Zhen He, Yuxin Wang

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectromagnetic wave absorption materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialMicrowaveBiomass (ecology)Carbon fibersPorosityPulp and paper industryComposite numberAgronomyComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electromagnetic wave pollution has become a growing concern in recent decades. Biomass-derived carbon materials have attracted significant attention as wave-absorbing materials due to their easy availability, low cost, and environmental friendliness. In this study, the invasive plant Solidago canadensis (Canada goldenrod) in China was used as the carbon source, and a two-step pyrolysis and hydrothermal process was applied to create a porous composite material with magnetic CoFe2O4 particles. This improved the impedance matching of the biomass carbon and introduced multiple loss mechanisms. The combination of magnetic loss, interfacial polarization, dipole polarization, and multiple reflections in the biomass carbon produced a material with excellent microwave absorption properties. At 16.76 GHz with a thickness of 2.5 mm, the material achieved a minimum reflection loss of −35.21 dB and an effective absorption bandwidth of 7.76 GHz. This study presents a promising method for developing biomass-based absorbers and offers an efficient, cost-effective, and environmentally friendly solution for managing invasive species.

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)0,001
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,214
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.

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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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