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Enregistrement W1976669444 · doi:10.1117/12.2038423

Laser micromachining of oxygen reduced graphene-oxide films

2014· article· en· W1976669444 sur OpenAlexaff
Dogan Sinar, George K. Knopf, Suwas Nikumb, A. L. Andrushchenko

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-Ablation Synthesis of Nanoparticles
Établissements canadiensNational Research Council CanadaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrapheneMaterials scienceSurface micromachiningOxideOxygenLaserOptoelectronicsNanotechnologyMetallurgyOpticsFabricationChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-conductive graphene-oxide (GO) inks can be synthesized from inexpensive graphite powders and deposited on functionalized flexible substrates using inkjet printing technology. Once deposited, the electrical conductivity of the GO film can be restored through laser assisted thermal reduction. Unfortunately, the inkjet nozzle diameter (~40μm) places a limit on the printed feature size. In contrast, a tightly focused femtosecond pulsed laser can create precise micro features with dimensions in the order of 2 to 3 μm. The smallest feature size produced by laser microfabrication is a function of the laser beam diameter, power level, feed rate, material characteristics and spatial resolution of the micropositioning system. Laser micromachining can also remove excess GO film material adjacent to the electrode traces and passive electronic components. Excess material removal is essential for creating stable oxygen-reduced graphene-oxide (rGO) printed circuits because electron buildup along the feature edges will alter the conductivity of the non-functional film. A study on the impact of laser ablation on the GO film and the substrate are performed using a 775nm, 120fs pulsed laser. The average laser power was 25mW at a spot size of ~ 5μm, and the feed rate was 1000-1500mm/min. Several simple microtraces were fabricated and characterized in terms of electrical resistance and surface topology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,203 · 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'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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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