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Enregistrement W2914425272 · doi:10.1021/acs.langmuir.8b03721

Interesting Facets of Surface, Interfacial, and Bulk Characteristics of Perfluorinated Ionomer Films

2019· article· en· W2914425272 sur OpenAlexafffund
Kunal Karan

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsBallard Power Systems
Mots-clésIonomerMaterials scienceChemical engineeringSurface (topology)Composite materialNanotechnologyChemistryPolymer sciencePolymerEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ion-containing perfluorinated polymers possess unique viscoelastic properties, excellent proton conductivity, and nanophase-segregated structure all arising from the clustering of hydrophilic sulfonic acid groups within a matrix of hydrophobic fluorocarbons. When these ionomers are confined to nanothin films, a broad swathe of structural organization imparting a rich variety of surface, interfacial, and bulk characteristics can be expected. However, our understanding of perfluorinated ionomer thin film behavior is still in a rudimentary stage, and much of the research focus to date has been on its hydration-related structure and properties pertinent to electrochemical applications. Thus, many hidden gems-their interesting surface and interfacial properties-have been overlooked. In this Invited Feature Article, which is a summary of the key contributions by the author's group, including several collaborative publications on ionomer thin films, we unravel many of these facets. In addition, the article attempts to integrate knowledge acquired from a variety of investigations of different aspects of the ionomer thin films to refine and develop a consistent picture of their structure and behavior. First, we focus on the self-assembly of ionomers and show that dispersion media and hydrophobicity/hydrophilicity of the substrate can result in partial or even no coverage of substrates, shedding light on the complexity of polymer-substrate, polymer-solvent, and polymer-polymer interactions, an insight completely obscured when the spin-coating method is adopted for film creation. We demonstrate that the same ionomer can be used to create a variety of surfaces ranging from superhydrophilic to highly hydrophobic by controlling the film thickness or through the choice of substrate material. The ultrathin, hydrophilic surfaces of self-assembled Nafion ionomer films exhibit wettability switching behavior which opens the door to creating stimuli-responsive smart surfaces. The thermoresponsive behavior of the films is discussed in the context of surface (wettability) and bulk (thermal expansion) characteristics as well as a newly discovered vibrational mode. The substrate- and film thickness-dependent thermal expansion coefficients reinforce the importance of interfacial interactions and confinement on the structure/properties of these films. They also open up the potential of tuning ionomer bulk properties via substrate chemistry. The discovery of a vibrational mode that becomes thermally activated at high temperature has provided new insights into the origins of the molecular motions responsible for the α-relaxation of the Nafion ionomer as well as the underlying reason for wettability switching. Our recent neutron reflectometry study of different ionomers varying in side-chain composition/length on a platinum substrate shows that the interfacial hydration level is correlated to the side-chain length, which opens up the possibility of the controlling the interfacial electrochemistry. Finally, a systematic analysis of factors affecting proton conduction is presented to elucidate the yet-unresolved origins of the suppressed conduction of nanothin ionomer films compared to that of the bulk membrane. By revealing these interesting yet poorly understood facets of ionomer thin films, the article aims to stimulate further scientific pursuit on this topic.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations92
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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