A Novel Femtosecond Laser‐Assisted Method for the Synthesis of Reduced Graphene Oxide Gels and Thin Films with Tunable Properties
Notice bibliographique
Résumé
Graphene and its functionalized derivatives are unique and multifaceted novel materials with a wide range of applications in chemistry, healthcare, and optoelectronic engineering. 3D graphene materials exhibit several advantages over 2D (monolayer) graphene for a variety of devices applications. Here a novel and effective room temperature technique is introduced to convert an aqueous graphene oxide solution into a reduced graphene oxide gel with tunable physical and chemical properties comparable to a monolayer graphene sheet, without the need for any additives or chemical agents. The femtogel is synthesized by exposing an ultrahigh concentration graphene oxide solution with single‐layer flakes to high intensity femtosecond laser pulses. The femtosecond laser beam is focused on the air/aqueous solution interface to enhance the vaporization of functional groups and water, enabling femtogel formation. By controlling the pulsed laser intensity, beam focal parameters, and pulse duration, it is possible to produce several milliliters of femtogel in as little as 8 min. Through initial optimization of the irradiation parameters, a thin film is produced from a femtogel that demonstrates a surface roughness less than 6 nm, and more than 95% reduction in OH absorbance, as compared to a thin film produced from the unexposed graphene oxide solution.
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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 | 0,001 |
| 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 ».