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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 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,006
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 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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