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Enregistrement W6920540697 · doi:10.60692/2k4mf-3tg92

Microwave-Assisted Synthesis of the Flexible Iron-based MIL-88B Metal–Organic Framework for Advanced Energetic Systems

2022· article· en· W6920540697 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergetic Materials and Combustion
Établissements canadiensUniversité LavalPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmmonium perchlorateThermal decompositionExothermic reactionDecompositionCatalysisDispersion (optics)EnthalpyMetal-organic framework

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 3D metal–organic framework (MOF), MIL-88B, built from the trivalent metal ions and the ditopic 1,4-Benzene dicarboxylic acid linker (H2BDC), distinguishes itself from the other MOFs for its flexibility and high thermal stability. MIL-88B was synthesized by a rapid microwave-assisted solvothermal method at high power (850 W). The iron-based MIL-88B [Fe3.O.Cl.(O2C–C6H4–CO2)3] exposed oxygen and iron content of 29% and 24%, respectively, which offers unique properties as an oxygen-rich catalyst for energetic systems. Upon dispersion in an organic solvent and integration into ammonium perchlorate (AP) (the universal oxidizer for energetic systems), the dispersion of the MOF particles into the AP energetic matrix was uniform (investigated via elemental mapping using an EDX detector). Therefore, MIL-88B(Fe) could probe AP decomposition with the exclusive formation of mono-dispersed Fe2O3 nanocatalyst during the AP decomposition. The evolved nanocatalyst can offer superior combustion characteristics. XRD pattern for the MIL-88B(Fe) framework TGA residuals confirmed the formation of α-Fe2O3 nanocatalyst as a final product. The catalytic efficiency of MIL-88B(Fe) on AP thermal behavior was assessed via DSC and TGA. AP solely demonstrated a decomposition enthalpy of 733 J g−1, while AP/MIL-88B(Fe) showed a 66% higher decomposition enthalpy of 1218 J g−1; the main exothermic decomposition temperature was decreased by 71 °C. Besides, MIL-88B(Fe) resulted in a decrease in AP decomposition activation energy by 23% and 25% using Kissinger and Kissinger–Akahira–Sunose (KAS) models, respectively.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,168 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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