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Enregistrement W7011490937

A Modeling Framework for the Synthesis of Carbon Nanotubes by RF Plasma Technology

2013· dissertation· en· W7011490937 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Administration and Political Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlasmaCarbon nanotubeThermal conductivityRaw materialEvaporationHeat transferThermalPlasma modeling
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The novel, cost and energy-efficient synthesis of carbon nanotubes (CNTs) by radio-frequency (RF) induction thermal plasma is a promising process for large scale production of CNTs for industrial and commercial applications. Techniques and conditions for producing larger quantities of CNTs have mainly depended on trial-and-error empirical variations of several operating parameters. Therefore, a detailed kinetic mechanism for CNT production in numerical simulations of an RF plasma system is required for understanding the process and identifying the parameters that mainly influence nanotube production. Such a model could also be used to enhance and optimize the design of synthesis systems.\n In this work, a two-dimensional axisymmetric model was constructed for a RF processing system for the production of CNTs. The plasma field was solved using a computational fluid dynamics (CFD) Eulerian frame of reference. The interactions between the plasma and injected feed particles were considered using momentum, heat and mass transfer source terms in the plasma field governing equations. The trajectory and temperature history of the injected particles into the plasma were computed using a Lagrangian method. The effects of plasma gas composition and the raw material feed rate in the system on the plasma thermo-fluid fields were studied. It was found that when 100% He sheath gas was employed, compared to an Ar-He mixture, the evaporation rate of the injected feedstock particles in the plasma increased due to the higher thermal conductivity of the He gas. Based on the raw material feed rate analysis, a higher loading rate of feedstock reduces down the plasma temperature along the injection zone and increases the average evaporation time of the feedstock in the plasma.\nA chemistry model for the formation of CNTs from feedstock material was implemented into an in-house two-dimensional axisymmetric parallelized CFD code. 36 elementary chemical reactions representing the formation of CNTs were numerically solved in the computational domain parallelized for execution on 64 Central Processing Units (CPUs). It was shown that the reaction rates of key reactions could be adjusted within their uncertainty range to improve the predicted yield of CNTs to within the yield rate reported from the experiments.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 GPT0,202
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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