Cavitation Mediated 3D Microstructured Architectures from Nanocarbon
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Here, the formation of high surface area microscale assemblies of nanocarbon through phosphate and ultrasound cavitation treatment is reported. Despite high conductivity and large surface area, potential health and safety concerns limit the use of nanocarbon and add challenges to handling. Previously, it is shown that phosphate ultrasonic bonding is ineffective for organic materials but in this study, it is found that by a preliminary oxidizing treatment, several carbons can be readily assembled from xerogels. Assembling nanocarbon into microparticles can usually require a binder or surfactants, which can reduce surface area or conductivity and generate a low microsphere yield. Carbon nanotube microspheres are nitrogen‐doped and flower‐like nanostructured Pt deposited on their surface, and finally showcased as efficient cathode electrocatalysts for the oxygen reduction reaction (half‐wave potential 0.78 V vs reversible hydrogen electrode) and methanol oxidation (417 mA mg−1). In particular, no significant degradation of the catalysts is detected after 12 000 cycles (26.6 h). These results indicate the potential of this multimaterial assembly method and open a new way to improve handling of nanoscale materials.
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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) | 0,001 | 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 ».