Enhanced Dielectric Performance of Polymer Nanocomposites Based on CNT/MnO<sub>2</sub> Nanowire Hybrid Nanostructure
Notice bibliographique
Résumé
We report a new highly efficient polymer nanocomposite for charge storage applications based on carbon nanotube (CNT) and MnO 2 nanowire (MnO 2 NW). Our study suggested that combination of conductive filler (CNT) and ferroelectric filler (MnO 2 NW) is an effective method to fabricate nanocomposite with outstanding dielectric permittivity and low dielectric loss if two fillers share similar length and geometry. This strategy leads us to fabricate a hybrid nanocomposite (CNT:MnO 2 NW (3.0:4.5 wt %)) with a high dielectric permittivity (50.6) and low dielectric loss (0.7), which are among the best-reported values in the literature in the X-band frequency range (8.2–12.4 GHz). We postulated that superior dielectric properties of the new hybrid nanocomposites were attributed to (i) better dispersion state of CNT in the presence of MnO 2 NW, which increases the effective surface area of CNTs, as nanoelectrodes, (ii) dimensionality match between the nanofillers, which increases their synergy, and (iii) barrier role of MnO 2 NWs, cutting off the contact spots of CNTs and leading to lower dielectric loss. Comparison of the dielectric properties of the developed hybrid nanocomposites with the literature highlights their great potential for flexible capacitors.
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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) | 0,000 | 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 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 ».