Sorting of Semiconducting Single-Walled Carbon Nanotubes in Polar Solvents with an Amphiphilic Conjugated Polymer Provides General Guidelines for Enrichment
Notice bibliographique
Résumé
Conjugated polymer extraction (CPE) has been shown to be a highly effective method to isolate high-purity semiconducting single-walled carbon nanotubes (sc-SWCNTs). In both literature reports and industrial manufacturing, this method has enabled enrichment of sc-SWCNTs with high purity (≥99.9%). High selectivity is typically obtained in nonpolar aromatic solvents, yet polar solvents may provide process improvements in terms of yield, purity and efficiency. Using an amphiphilic fluorene-alt-pyridine conjugated copolymer with hydrophilic side chains, we have investigated the enrichment of sc-SWCNTs in polar solvents. Various conditions such as polymer/SWCNT ratio, solvent polarity, solvent dielectric constant as well as polymer solubility and SWCNT dispersibility were explored in order to optimize the purity and yield of the enriched product. Herein, we provide insights on CPE by demonstrating that a conjugated polymer having a hydrophobic backbone and hydrophilic oligo(ethylene oxide) side chains provides near full recovery (95%) of sc-SWCNTs using a multiextraction protocol. High purity is also obtained, and differences in chiral selectivity compared to analogous hydrophobic systems were confirmed by optical absorption and Raman spectroscopy as well as photoluminescence excitation mapping. Taking into consideration the solvent dielectric constant, polarity index as well as polymer solubility and SWCNT dispersibility provides a better understanding of structure-property effects on sc-SWCNT enrichment. The resulting hydrophilic SWCNT dispersions demonstrate long-term colloidal stability, making them suitable for ink formulation and high-performance thin-film transistors fabrication.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».