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Enregistrement W2042965216 · doi:10.1039/c3nr05511f

Enrichment of large-diameter semiconducting SWCNTs by polyfluorene extraction for high network density thin film transistors

2014· article· en· W2042965216 sur OpenAlexaff
Jianfu Ding, Zhao Li, J. Lefebvre, Fuyong Cheng, Girjesh Dubey, Shan Zou, Paul Finnie, Amy Hrdina, L. Scoles, Gregory P. Lopinski, Christopher T. Kingston, Benoît Simard, Patrick R. L. Malenfant

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePolymerYield (engineering)Carbon nanotubeExtraction (chemistry)Dispersion (optics)PolyfluoreneAlkylSize-exclusion chromatographyChemical engineeringAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyChromatographyConjugated systemOrganic chemistryComposite materialChemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A systematic study on the use of 9,9-dialkylfluorene homopolymers (PFs) for large-diameter semiconducting (sc-) single-walled carbon nanotube (SWCNT) enrichment is the focus of this report. The enrichment is based on a simple three-step extraction process: (1) dispersion of as-produced SWCNTs in a PF solution; (2) centrifugation at a low speed to separate the enriched sc-tubes; (3) filtration to collect the enriched sc-SWCNTs and remove excess polymer. The effect of the extraction conditions on the purity and yield including molecular weight and alkyl side-chain length of the polymers, SWCNT concentration, and polymer/SWCNT ratio have been examined. It was observed that PFs with alkyl chain lengths of C10, C12, C14, and C18, all have an excellent capability to enrich laser-ablation sc-SWCNTs when their molecular weight is larger than ∼10 000 Da. More detailed studies were therefore carried out with the C12 polymer, poly(9,9-di-n-dodecylfluorene), PFDD. It was found that a high polymer/SWCNT ratio leads to an enhanced yield but a reduced sc-purity. A ratio of 0.5-1.0 gives an excellent sc-purity and a yield of 5-10% in a single extraction as assessed by UV-vis-NIR absorption spectra. The yield can also be promoted by multiple extractions while maintaining high sc-purity. Mechanistic experiments involving time-lapse dispersion studies reveal that m-SWCNTs have a lower propensity to be dispersed, yielding a sc-SWCNT enriched material in the supernatant. Dispersion stability studies with partially enriched sc-SWCNT material further reveal that m-SWCNTs : PFDD complexes will re-aggregate faster than sc-SWCNTs : PFDD complexes, providing further sc-SWCNT enrichment. This result confirms that the enrichment was due to the much tighter bundles in raw materials and the more rapid bundling in dispersion of the m-SWCNTs. The sc-purity is also confirmed by Raman spectroscopy and photoluminescence excitation (PLE) mapping. The latter shows that the enriched sc-SWCNT sample has a narrow chirality and diameter distribution dominated by the (10,9) species with d = 1.29 nm. The enriched sc-SWCNTs allow a simple drop-casting method to form a dense nanotube network on SiO2/Si substrates, leading to thin film transistors (TFTs) with an average mobility of 27 cm(2) V(-1) s(-1) and an average on/off current ratio of 1.8 × 10(6) when considering all 25 devices having 25 μm channel length prepared on a single chip. The results presented herein demonstrate how an easily scalable technique provides large-diameter sc-SWCNTs with high purity, further enabling the best TFT performance reported to date for conjugated polymer enriched sc-SWCNTs.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

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 savante0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations196
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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