Inter-aggregate mixing in hetero-aggregates formulated in opposed jets fluidized bed
Notice bibliographique
Résumé
The mixing quality in nanoparticulate systems plays a fundamental role in the functional enhancement of advanced materials. In this study, we evaluate the effectiveness of mixing TiO 2 (rutile) and ZrO 2 (monoclinic) nanopowders using Raman mapping and energy-dispersive X-ray (EDX) spectroscopy within a scanning electron microscope (SEM). Eighteen experiments were carried out in an opposed jet fluidized bed, varying process time, mass ratio, and Laval nozzle back pressure. Raman mapping enabled spatially resolved identification of phases, while SEM/EDX provided high-resolution elemental composition. Both techniques indicated good overall inter-aggregate mixing efficiency, especially at a mass ratio of 1:1, with average Ti atomic fractions close to 0.607. Quantitative comparison showed that Raman micro spectroscopy yielded lower relative deviations from the expected values and required simpler sample preparation, making it a practical choice for assessing mixing homogeneity. Deviations from the expected compositions were more pronounced at other mass ratios (especially 1:2), likely owing to differences in particle size, density, and aggregation tendencies. Finally, in contrast to previous intra-aggregate mixing studies, the current results suggest that inter-aggregate composition tends to stabilize near equimolar proportions regardless of the initial mass ratio, highlighting self-regulating behavior at the macro scale. • Inter-aggregate mixing was successfully evaluated using Raman microspectroscopy and EDX. • Compositional self-stabilization behavior was observed under all operating conditions. • The processing time had a limited influence, suggesting rapid mixing stabilization. • The final system composition is strongly dependent on the mass ratio and pressure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».