Understanding Hydrothermally Reduced Graphene Oxide Hydrogels: From Reaction Products to Hydrogel Properties
Notice bibliographique
Résumé
We studied the chemical processes that take place during hydrothermal gelation of graphene oxide (GO), quantifying the reaction products generated during hydrothermal reduction. The gelation proceeds with disproportionation of GO yielding a large amount of CO 2 (about a quarter of the original mass of GO), organic acidic fragments, and CO. The CO 2 that is formed is trapped in the hydrogel creating macroscopic voids which can lead to cracking of the hydrogel during compression. We were able to quantify the amount of CO 2 produced in situ by adding ammonia during the synthesis, and converting CO 2 into ionic carbonate species that we could easily quantify by titration. We used titration to evaluate the formation of organic acidic fragments too and evaluated the amount of H 2 O and CO produced by thermogravimetric analysis and mass balance. The conversion of CO 2 into ionic species allowed us to produce void-free hydrogels which remain structurally stable after extensive compression. However, such hydrogels on average showed lower mechanical strength and electrical conductivity than the hydrogels with voids. This is a result of the difference in chemistry and morphology between hydrogels reduced under acidic pH and basic pH. Our work provides for the first time a clear quantitative estimate of CO 2 evolution and organic fragment formation during hydrothermal reduction of GO, an overall picture of the reaction products, and a deepened understanding of the conditions that can be used to prepare stronger and more conductive graphene hydrogels and aerogels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».