Effect of Water Vapor Adsorption on Electrical Properties of Carbon Nanotube/Nanocrystalline Cellulose Composites
Notice bibliographique
Résumé
It has been long known that the electrical properties of cellulose are greatly influenced by adsorption of water vapor. Incorporating conductive nanofillers in a cellulose matrix is an example of an approach to tailor their characteristics for use in electronics and sensing devices. In this work, we introduce two new nanocomposites comprising carbon nanotubes (CNTs) and conventional or electrosterically stabilized nanocrystalline celluloses matrices. While conventional nanocrystalline cellulose (NCC) consists of a rigid crystalline backbone, electrosterically stabilized cellulose (ENCC) is composed of a rigid crystalline backbone with carboxylated polymers protruding from both ends. By tuning CNT loading, we can tailor a CNT/NCC composite with minimal electrical sensitivity to the ambient relative humidity, despite the fact that the composite has a high moisture uptake. The expected decrease in CNT conductivity upon water vapor adsorption, due to electron donation, is counterbalanced by an increase in the conductivity of NCC due to proton hopping at an optimum CNT loading (1-2%). Contrary to the CNT/NCC composite, a CNT/ENCC composite at 1% CNT loading shows insulating behavior for relative humidities up to 75%, after which the composite becomes conductive. This interesting behavior can be ascribed to the low moisture uptake of ENCC at low and moderate relative humidities due to the limited number of hydroxyl groups and hydrogen bond formation between carboxyl groups on ENCC, which endow ENCC with limited water molecule adsorption sites.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».