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Enregistrement W1748060737 · doi:10.11575/prism/25736

Doped Graphene Nanoribbons: Synthesis, Characterization and Application

2015· dissertation· en· W1748060737 sur OpenAlexfundno aff
Alireza Zehtab Yazdi

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAir Force Office of Scientific ResearchAlberta InnovatesAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésGraphene nanoribbonsCharacterization (materials science)GrapheneMaterials scienceNanotechnologyDopingOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Graphene nanoribbons (GNRs), narrow elongated strips of graphene with ultra-high aspect ratios and abundant edges, have recently become a harbinger of novel carbon nanomaterials due to their versatile properties, particularly if synthesized by unzipping of multiwalled carbon nanotubes (MWCNTs). GNRs have been investigated for the fabrication of polymer nanocomposites, and for use in batteries, supercapacitors and fuel cells owing to the high available surface area and active edge sites, high mechanical strength and electrical conductivity, and the scalability of the synthesis. They could also find applications for peptide mediated drug delivery in biomedicine, and as intrinsically fluorescent nanoparticles in nanotoxicology studies. In this dissertation, MWCNTs with different geometrical characteristics and chemical functionalities have been synthesized, and attempted to unzip via chemical and electrochemical oxidation methods. Upon successful unzipping, some of the carbon atoms in the sp2 network of the product graphene oxide nanoribbons (GONRs) have been substituted by a variety of heteroatoms of approximately the same radius, such as nitrogen, boron and sulfur. Microstructural features, structural defects, crystallinity, thermal stability, and elements and their functional groups have been studied using a wide range of characterization techniques. Finally, doped GNRs nanomaterials have been used as carbon-based electrocatalysts for oxygen reduction reaction (ORR) in alkaline and acidic electrolytes. The results have shown that bamboo structured MWCNTs have been unzipped through helical and dendritic mechanisms, which are substantially different from the longitudinal unzipping of open channel MWCNTs. The resultant GNRs nanomaterials with a multifaceted structure and active edge sites have competed with the current state-of-the-art platinum-based electrocatalysts in all of the key ORR properties: onset potential, exchange current density, four electron pathway selectivity, kinetic current density, stability and methanol tolerance. Such GNRs would have potential applications in the cathodes of metal-air batteries, and alkaline and proton-exchange membrane fuel-cells.

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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,193 · 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
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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