Nanoscale Assembly & Chemical Modification of Carbon Nanotubes & Graphene
Notice bibliographique
Résumé
Graphitic carbon nanomaterials, including fullerene, carbon nanotubes and graphene, attract enormous research attention for their outstanding material properties along with molecular scale dimension. The optimized utilization of those graphitic carbons in various application fields inevitably requires the subtle controllability of their structures and properties. In this regard, the substitutional doping of heteroelements, such as Boron or Nitrogen, into the graphitic plane offers robust and reliable solution. In this presentation, our recent research achievements associated to nanoscale molecular scale assembly of B- or N-doped graphitic carbon nanomaterials will be presented [1,2]. In our approach, graphitic carbons can be efficiently processed into various three-dimensional structures via self-assembly principles. For instance, vertical carbon nanotube forest can be grown from graphene film surface to constitute three-dimensional carbon hybrid materials [3]. Those carbon assembled structures with extremely large surface and high electro-conductivity are potentially useful for catalysis, energy storage and so on. Aqueous dispersion of graphene oxide shows liquid crystalline phase, whose spontaneous molecular ordering is useful for display or fiber spinning [4,5]. In addition, the substitutional doping of graphitic carbon with B- or N- was achieved via pre- or post-synthetic treatment. The resultant chemically modified graphitic carbons with tunable workfunction and remarkably enhanced surface activity could be employed for organic solar cells, organic light emitting diodes, nanocomposites for improved functionalities and device performances [6,7]. References S. H. Lee, D. H. Lee, W. J. Lee and S. O. Kim, Adv. Funct. Mater. 21, 1338 (2011). U. N. Maiti, W. J. Lee, J. M. Lee, Y. T. Oh, .J. Y. Kim, J. E. Kim, J. Shim, T. H. Han and S. O. Kim, Adv. Mater. 26, 40 (2014). D. H. Lee, J. E. Kim, T. H. Han, J. W. Hwang, S. Jeon, S.-Y. Choi, S. H. Hong, W. J. Lee, R. S. Ruoff and S. O. Kim, Adv. Mater. 22, 1247 (2010). J. E. Kim, T. H. Han, S. H. Lee, J. Y. Kim, C. W. Ahn, J. M. Yun and S. O. Kim, Angew. Chem. Int. Ed. 50, 3043 (2011). J. Y. Kim and S. O. Kim, Nat. Mater. 13, 325 (2014). L. Lu, T. Xu, W. Chen, J. M. Lee, Z. Lou, I. H. Jung, H. I. Park, S. O. Kim and L. Yu, Nano Lett. 13, 2365 (2013). D. J. Li, U. N. Maiti, J. W. Lim, D. S. Choi, W. J. Lee, Y. T. Oh, G. Y. Lee and S. O. Kim, Nano Lett. 14, 1228 (2014).
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».