In situ removal of amorphous carbon from single-walled carbon nanotubes synthesized by induction thermal plasma
Notice bibliographique
Résumé
In this work, a simple, efficient and cost-effective in situ purification method has been developed based on gas-phase oxidation, in an effort to increase purity of single-walled carbon nanotubes (SWNT) in the course of SWNT synthesis by induction thermal plasmas. This newly developed purification method has the following advantages compared with the conventional off-line gas-phase oxidation techniques; 1) residual heat carried by plasma gases from the reactor can be utilized as a heat source for the thermal oxidation reaction; 2) oxidizing reactants can pass through the SWNT soot collected on the surface of metallic filters, resulting in more uniform and effective etch of amorphous carbons; 3) this one-step process is basically continuous and easy to be scaled up. In the purification experiments, for the thermal oxidation of the SWNT soot, pre-heated oxygen is injected into the collection chamber during the SWNT synthesis with three different oxygen flow rates of 5, 7.5 and 10 vol% 02, and then subsequent changes in the SWNT soot are analyzed by various material characterization techniques, such as thermogravimetric analysis (TGA), scanning electron microscopy (SEM), transmission electron microscopy (TEM), and Raman spectroscopy. The results clearly show that the major by-product of amorphous carbons can be successfully eliminated by this method and the purity of the SWNT has been increased approximately from 35 wt% to 60 wt% due to preferential removal of amorphous carbons. The parametric study on the effect of the flow rate also suggests that the most effective flow rate of the oxidizing gas is around 10 vol%. However, the diameter distribution of the SWNT samples has been narrowed during the in situ thermal oxidation process because of a significant loss of thin nanotubes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».