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Enregistrement W2018198230 · doi:10.1088/0957-4484/26/13/135702

Effect of structure on the tribology of ultrathin graphene and graphene oxide films

2015· article· en· W2018198230 sur OpenAlexafffund
Hang Chen, Tobin Filleter

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésMaterials scienceGrapheneTribologyOxideComposite materialSubstrate (aquarium)Wear resistanceCoatingShear (geology)NanotechnologyMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The friction and wear properties of graphene and graphene oxide (GO) with varying C/O ratio were investigated using friction force microscopy. When applied as solid lubricants between a sliding contact of a silicon (Si) tip and a SiO2/Si substrate, graphene and ultrathin GO films (as thin as 1-2 atomic layers) were found to reduce friction by ∼6 times and ∼2 times respectively as compared to the unlubricated contact. The differences in measured friction were attributed to different interfacial shear strengths. Ultrathin films of GO with a low C/O ratio of ∼2 were found to wear easily under small normal load. The onset of wear, and the location of wear initiation, is attributed to differences in the local shear strength of the sliding interface as a result of the non-homogeneous surface structure of GO. While the exhibited low friction of GO as compared to SiO2 makes it an economically viable coating for micro/nano-electro-mechanical systems with the potential to extend the lifetime of devices, its higher propensity for wear may limit its usefulness. To address this limitation, the wear resistance of GO samples with a higher C/O ratio (∼4) was also studied. The higher C/O ratio GO was found to exhibit much improved wear resistance which approached that of the graphene samples. This demonstrates the potential of tailoring the structure of GO to achieve graphene-like tribological properties.

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 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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,257 · 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.

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

Citations53
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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