A Continuous 3D-Graphene Network to Overcome Threshold Issues and Contact Resistance in Thermally Conductive Graphene Nanocomposites
Notice bibliographique
Résumé
In order to overcome thermal resistance issues in polymeric matrix composites, self-standing graphene aerogels were synthetized and infiltrated with an epoxy resin, in order to create conductive preferential pathways through which heat can be easily transported. These continuous highly thermally conductive 3D-structures show, due to the high interconnection degree of graphene flakes, enhanced transport properties. Two kinds of aerogels were investigated, obtained by hydrothermal synthesis (HS) and ice-templated direct freeze synthesis (DFS). Following HS method an isotropic structure is obtained, and following DFS method instead an anisotropic arrangement of graphene flakes results. The density of the structure can be tuned leading to a different amount of graphene inside the final composite. The residual oxygen, known to be detrimental to thermal properties, was removed by thermal treatment before the infiltration process. With 1,25 wt.% of graphene, using HS method, the thermal conductivity of the polymeric resin was increased by 80%, suggesting that this technique is a valid route to improve the thermal performance of graphene-based composites. When preferential orientation of the filler was present (DFS case), thermal conductivity was increased more than 25% with a graphene content of only 0,27 wt.%, demonstrating that oriented structures can further improve the thermal transport efficiency.
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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) | 0,001 | 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 ».