Notice bibliographique
Résumé
Two approaches for the large scale synthesis of graphene were investigated with the objective of achieving high-quality graphene for practical applications: (1) non-covalent solution based exfoliation of graphite, and (2) chemical vapour deposition of graphene on copper. As the processing conditions, structure, and properties of graphene are inherently connected, the aim of the study was to gain fundamental insights on the critical mechanisms that govern the properties and device performance of graphene. The first part of this thesis describes the efficient non-covalent exfoliation of graphite to produce few-layer-graphene dispersion in N-methylpyrrolidone and large-scale thin film deposition using the Langmuir-Blodgett assembly. In the second part, the chemical vapour deposition of polycrystalline graphene films on copper was investigated as it has emerged as the most promising route toward large scale synthesis of monolayer graphene for optoelectronics applications due to its properties approaching that of ideal graphene and the relatively low cost of copper. An extensive range of growth parameters was employed to develop a model of two-dimensional nucleation and self-limited growth of graphene on the surface of copper. The analysis of the nucleation and growth kinetics has revealed the relationship between atomic processes that impart two distinct temperature regimes of nucleation, whereas the growth of the individual nuclei was shown to be rate-limited by the carbon attachment at the nuclei edges. Moreover, the growth on high index copper surfaces has shown that graphene nanostructures of controlled shapes, density, and dimensions can be produced, depending on the Cu crystal orientation. Interestingly, few-layer-graphene grown on Cu frequently exhibits AA stacking with interlayer spacing of ~3.6 Å , with a preserved linear dispersion relationship. This work thus provides practical guidelines for achieving wafer scale single crystal graphene as well as the control over the mesoscale structure by the careful selection of the growth parameters.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».