Electrical conduction of reduced graphene oxide coated meta-aramid textile and its evolution under aging conditions
Notice bibliographique
Résumé
High-performance textiles – such as those used in protective clothing – age silently, undergoing a gradual reduction in their protective properties. We propose that an electrically conducting layer that loses its conductivity systematically under aging conditions can be used as an end-of-life-sensor for textiles. In the present work, we first present a simple method to prepare conductive tracks on a meta-aramid woven fabric using reduced graphene oxide. While 15 iterations of reduced graphene oxide coating cycles were needed to wrap around each m-aramid fiber with reduced graphene oxide sheets completely, 10 cycles were sufficient to establish the electrical conductivity that remained stable for up to 10 laboratory wash cycles (equivalent to 50 domestic laundry cycles). The conductivity of these reduced graphene oxide coated fabrics remained stable upon immersion in water. Furthermore, we established a fabrication protocol for patterning both single-sided and two-sided reduced graphene oxide tracks on the m-aramid fabric. The former is designed to lose its conductivity upon abrasion, while the latter is designed to undergo a gradual transition in properties during aging. Assessment with a Martindale abrasion tester revealed that the single-sided reduced graphene oxide–track lost its conductivity after 150 abrasion cycles, whereas the two-sided reduced graphene oxide–tracks survived 3000 abrasion cycles. These results demonstrate that a simple reduced graphene oxide coating technique can be used to prepare end-of-life sensors for high-performance textiles.
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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 ».