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Enregistrement W2966254459 · doi:10.3390/jcs3030080

Gas and Solution Uptake Properties of Graphene Oxide-Based Composite Materials: Organic vs. Inorganic Cross-Linkers

2019· article· en· W2966254459 sur OpenAlexafffund
Mina Sabzevari, Duncan Cree, Lee D. Wilson

Notice bibliographique

RevueJournal of Composites Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAdsorptionZeta potentialGrapheneMaterials scienceOxideChemical engineeringMonolayerMethylene blueComposite numberAqueous solutionSurface chargePhysisorptionComposite materialChemistryNanotechnologyOrganic chemistryPhysical chemistryCatalysisPhotocatalysisNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study focused on a comparison of the adsorption properties of graphene oxide (GO) and its composites that were prepared via cross-linking with chitosan (CTS) or Al3+ species, respectively. Comparative material characterization was achieved by several complementary methods: SEM, NMR spectroscopy, zeta-potential, dye-based adsorption, and gas adsorption at equilibrium and dynamic conditions. SEM, solids NMR, and zeta-potential results provided supporting evidence for cross-linking between GO and the respective cross-linker units. The zeta-potential of GO composites decreased upon cross-linking due to electrostatic interactions and charge neutralization. Equilibrium and kinetic adsorption profiles of the GO composites with methylene blue (MB) in aqueous media revealed superior uptake over pristine GO. The monolayer adsorption capacity (mg g−1) of MB are listed in descending order for each material: GO–CTS (408.6) > GO–Al (351.4) > GO (267.1). The gas adsorption results showed parallel trends, where the surface area and pore structure of the composites exceeded that for GO due to pillaring effects upon cross-linking. The green strategy reported herein for the preparation of tunable GO-based composites revealed versatile adsorption properties for diverse heterogeneous adsorption processes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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