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Enregistrement W4414223954 · doi:10.1021/acsomega.5c05566

Ultrahigh Temperature Purification of Graphite for the Development of a Continuous Process

2025· article· en· W4414223954 sur OpenAlexafffundabout
Yewen Tan, Marc Duchesne, Anna Doninger, Igor Barsukov

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFiber-reinforced polymer composites
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources Canada
Mots-clésGraphiteImpurityAnalytical Chemistry (journal)Residence time (fluid dynamics)Elemental analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work presents a study of ultrahigh temperature purification of natural Canadian graphite flakes. The concentrated natural graphite flakes were purified using two test facilities, an ultrahigh temperature fixed bed furnace and an ultrahigh temperature fast-heating counterflow reactor. With the fixed bed furnace, the natural graphite flakes were purified at 2500 or 2800 °C for 15-120 min. With the counterflow reactor, the residence time was ∼20-25 min, with an average temperature of 2700 °C and higher local temperatures due to electric arcing. The heat-treated samples were characterized by using several different analysis techniques. The results showed that the samples treated with the fast-heating counterflow reactor reached a very high purity above 99.9 wt % carbon. The samples treated at 2800 °C in the fixed bed furnace reached a similar purity. At the lower temperature of 2500 °C, a similar purity could only be achieved with a duration of at least 60 min. Four elemental analysis techniques to quantify impurities in graphite were evaluated in this work, with a focus on elements that disrupt the performance of Li-ion batteries, such as magnesium, aluminum, iron, copper, and silicon. The analysis results with the original graphite flakes and the heat-treated graphite flakes showed that significant differences exist among the various analysis techniques. For some critical elements, such as iron and silicon, the detected concentrations could differ by more than 1 order of magnitude.

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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