Extreme temperature stability of thermally insulating graphene-mesoporous-silicon nanocomposite
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We demonstrate the thermal stability and thermal insulation of graphene-mesoporous-silicon nanocomposites (GPSNC). By comparing the morphology of GPSNC carbonized at 650 °C as-formed to that after annealing, we show that this nanocomposite remains stable at temperatures as high as 1050 °C due to the presence of a few monolayers of graphene coating on the pore walls. This does not only make this material compatible with most thermal processes but also suggests applications in harsh high temperature environments. The thermal conductivity of GPSNCs carbonized at temperatures in the 500 °C–800 °C range is determined through Raman spectroscopy measurements. They indicate that the thermal conductivity of the composite is lower than that of silicon, with a value of 13 ± 1 W mK −1 at room temperature, and not affected by the thin graphene layer, suggesting a role of the high concentration of carbon related-defects as indicated by the high intensity of the D-band compared to G-band of the Raman spectra. This morphological stability at high temperature combined with a high thermal insulation make GPSNC a promising candidate for a broad range of applications including microelectromechanical systems and thermal effect microsystems such as flow sensors or IR detectors. Finally, at 120 °C, the thermal conductivity remains equal to that at room temperature, attesting to the potential of using our nanocomposite in devices that operate at high temperatures such as microreactors for distributed chemical conversion, solid oxide fuel cells, thermoelectric devices or thermal micromotors.
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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 ».