Continuous Langmuir–Blodgett Deposition and Transfer by Controlled Edge-to-Edge Assembly of Floating 2D Materials
Notice bibliographique
Résumé
The Langmuir-Blodgett technique is one of the most controlled methods to deposit monomolecular layers of floating or surface active materials but has lacked the ability to coat truly large-area substrates. In this work, by manipulating single-layer dispersions of graphene oxide (GO) and thermally exfoliated GO into water-immiscible spreading solvents, unlike traditional Langmuir-Blodgett deposition which requires densification achieved by compressing barriers, we demonstrate the ability to control the 2D aggregation and densification behavior of these floating materials using a barrier-free method. This is done by controlling the edge-to-edge interactions through modified subphase conditions and by utilizing the distance-dependent spreading pressure of the deposition solvent. These phenomena allow substrates to be coated by continuous deposition and substrate withdrawal-enabling roll-to-roll deposition and patterning of large-area substrates such as flexible polyethylene terephthalate. The aggregation and solvent-driven densification phenomena are examined by in situ Brewster angle video microscopy and by measuring the local spreading pressure induced by the spreading solvent acting on the floating materials using a Langmuir-Adam balance. As an example, the performance of films deposited in this way is assessed as passivation layers for Ag nanowire-based transparent conductors.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».