Nitrogen-Doped Graphene Based Nanostructures for Energy & Catalytic Applications
Notice bibliographique
Résumé
Carbon nanotubes (CNTs) and graphene attract enormous research attention for their outstanding material properties along with molecular scale dimension. Optimized utilization of the graphene based materials in various application fields inevitably requires the subtle controllability of their properties according to a specified target application. In this presentation, our recent research works associated to nitrogen-doped graphene based nanomaterials will be presented. Substitutional doping of CNTs and graphene with nitrogen (N) heteroelement could be achieved via pre- or post-synthetic treatment. The resultant N-doped CNTs and graphene demonstrate tunable workfunction, modulated charge carrier density and remarkably enhanced surface activity, including catalytic behavior, which could be employed for many different graphene based functional nanostructure or heterostructure formation. N-doped CNTs could be hybridized with metallic nanoparticles to accommodate plasmonic properties with charge selective carrier transport, which can be utilized for the effective enhancement of device efficiency of organic and perovskite solar cells. Various catalytic oxides or other ceramics, such as amorphous molybdenum sulfides, can be directly deposited at the surface of N-doped graphene based materials without any intermediate adhesive layer for high performance hybrid photocatalysts or electrocatalysts for oxygen reduction or hydrogen evolution reaction. N-dopant sites can initiate damage-free unzipping of graphene plane to greatly enlarge the surface area of N-doped CNT array, whose facile carrier transport along the highly crystalline unzipped nanoribbon structure can be utilized for ultrahigh power supercapacitors and so on.
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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) | 0,005 | 0,002 |
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 ».