A novel sponge-like 2D Ni/derivative heterostructure to strengthen microwave absorption performance
Notice bibliographique
Résumé
One of the major hurdles of Ni-based microwave absorbing materials is the preparation of two-dimensional (2D) Ni flakes that can improve magnetic anisotropy to tune complex permeability. In this study, we successfully synthesized porous 2D sponge-like Ni/derivative heterostructures composed of Ni, NiO and Ni(OH)2 through a controllable hydrogen reduction method. Thanks to the larger grain size of the Ni/derivative heterostructure prepared at 600 °C (Ni-600) under hydrogen flow, good magnetic properties and high magnetic loss could be obtained, which is beneficial for the enhancement of microwave absorption properties. For the Ni-600 samples, the minimal reflection loss (RL) is -37.3 dB at 7.1 GHz and the effective bandwidth (RL < -10 dB, 90% microwave dissipation) could be tuned in the range of 4.5-18.0 GHz with the thickness of 1.5-4.5 mm. High attenuation ability, including dielectric loss and magnetic loss, and good impedance matching are the requirements for excellent microwave absorption properties. In addition, the porous 2D heterostructure flake structure also significantly contributes to microwave absorption. Multiple reflections and scattering caused by the porous flakes, interfacial polarizations in the heterostructures, tunable impedance matching in the porous structure, strong natural resonance induced by the 2D flakes and plentiful micro-capacitors in the separate flakes account for the enhanced microwave absorption performance. This study demonstrates a fresh exploration of designing novel electromagnetic wave absorbing 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 ».