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Enregistrement W2542212132 · doi:10.11159/icnnfc16.132

A Facile and Effective Method for Size Sorting of Large Flake Graphene Oxide

2016· article· en· W2542212132 sur OpenAlexvenueno aff
Ece Özçakır, Volkan Eskizeybek

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Recent Advances in Nanotechnology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma KurumuÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
Mots-clésFlakeGrapheneSortingMaterials scienceOxideNanotechnologyComputer scienceComposite materialAlgorithmMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The size of the building blocks fundamentally governs physical performances of the macro-scale graphene based structures since larger building blocks usually yields better mechanical and electrical properties. Density gradient centrifugation method has emerged as a versatile and scalable method for sorting colloidal 2D nanomaterials. This paper provides a facile and effective size sorting approach to graphene oxide (GO) flakes with large sizes up to 40 m. The GO flakes were dispersed within distilled water. The centrifugation process parameters were calculated with respect to specific size ranges of GO flakes. Scanning electron microscopy utilized to prove the effectiveness of the separation process. Image processing analysis showed GO flakes with specific size ranges can be separate from aqueous suspension by controlling rotational speed and centrifugation time. The process was performed by using common benchtop centrifuges with low intensity centrifugal fields which requires low investment for a scalable process.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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