Investigation of Hybrid Conjugated/Nonconjugated Polymers for Sorting of Single-Walled Carbon Nanotubes
Notice bibliographique
Résumé
Structure–selectivity relationships between conjugated polymer backbone structure and enriched semiconducting carbon nanotube dispersions remain unclear. A significant focus has been on the structure of the aromatic monomer incorporated into the conjugated polymer backbone, particularly with respect to derivatives of fluorene, thiophene, and carbazole. Less attention has been given to challenging the necessity of complete backbone conjugation in preparing samples of enriched semiconducting carbon nanotubes. Here, we synthesize and study a series of polymer backbone structures containing nonconjugated flexible linkers with lengths of 3–12 carbon atoms and incorporation percentages of 5–50%. We prepare nanotube dispersions with HiPCO starting material and characterize the dispersions using UV–vis–NIR, Raman, and fluorescence spectroscopy. We find that at an optimized alkyl spacer length (six carbon atoms) and incorporation percentage (25%) an enriched sample of semiconducting carbon nanotubes can be prepared in THF, showing that complete polymer conjugation is not necessary for nanotube sorting. Furthermore, we demonstrate that these polymers are efficient at dispersing higher average diameter plasma torch carbon nanotubes in both THF and toluene and that enriched, concentrated dispersions of semiconducting tubes can be achieved in toluene.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».