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Enregistrement W7058304634

Metal powders as carbon dioxide-free energy carriers

2025· other· fi· W7058304634 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLUTPub (LUT University) · 2025
Typeother
Languefi
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon fibersWork (physics)MetalEnergy expenditureEnergy (signal processing)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tässä työssä käsitellään metalleja hiilidioksidivapaina energian kantajina. Metalleista saadaan vapautettua energiaa hapettamalla ja metalleihin saa sidottua energiaa pelkistämällä. Työssä keskitytään tutkimuksiin ja tekniikoihin, joissa hapettajana toimii ilma tai vesi. Ilmalla poltettaessa syntyy vain metallioksideja ja lämpöä. Vedellä hapetettaessa syntyy vetyä, metallioksideja ja lämpöä. Työssä esitetään metallien käyttämisen toimintaperiaate ja perusteluja, miksi metallit voisi olla hyvä vaihtoehto. Työssä käydään läpi myös tutkimusten tuloksia ja tekniikoita aiheeseen liittyen. Metalleilla on monia hyviä puolia, minkä myötä ne ovat lupaavia tulevaisuuden energian kantajia. Osalla metalleista on suurempi energiatiheys kuin fossiilisilla polttoaineilla. Osa metalleista on myös hyvin saatavilla maankuoresta. Useita metalleja voidaan pelkistää päästöttömästi. Metallit ovat useasti melko helposti käsiteltävissä. Metallien polttamista on tutkittu eniten Eindhovenin yliopistossa ja sieltä lähteneissä yrityksissä, sekä McGill-yliopistossa. Nämä ovat keskittyneet eniten raudan polttamiseen ilmalla. Metallien polttamistekniikkaa on testattu teollisissa käyttökohteissa, mutta tekniikan saralla on vielä ongelmia. Nämä systeemit ovat vielä pienitehoisia ja yritysten tavoitteena onkin skaalata näitä eteenpäin. Metallien hapettamista vedellä on testattu vain laboratoriossa energian tai vedyn tuottoa varten. Metallien vihreitä pelkistystekniikoita kehitetään koko ajan ja osalla nämä tekniikat ovat lähes kaupallisessa käytössä ja osalla vielä laboratorio tai skaalaus vaiheessa.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3100,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,187 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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