Graphene Nanoscrolls via Electric-Field-Induced Transformation of Water-Submerged Graphene Nanoribbons for Energy Storage, Nanofluidic, and Nanoelectronic Applications
Notice bibliographique
Résumé
Nanoscroll is a rolled-up sheet of nanoribbon resembling a spiral papyrus-like multilayer structure, having a broad range of applications from gas and energy storage to nanofluidic and nanoelectronic devices. However, the existing methods of fabrication suffer from complex processing, high energy consumption, abundant impurities, and/or hybrid nanostructures, rendering them insufficient to fabricate scalable and high-quality nanoscrolls. Here, we predict that a graphene nanoribbon self-assembles into a nanoscroll under the influence of an external rotating electric field. Using molecular dynamics simulation, we show that electric-field-induced alignment of water dipoles originates rotation in a water-submerged graphene nanoribbon. On the basis of this principle, we propose a setup for nanoscroll formation from water-submerged graphene nanoribbon where one end of the nanoribbon is kept fixed, while the other end orients itself with the rotating electric field and, eventually, self-assembles into a nanoscroll. The nanoscroll is found to be energetically more stable than the initial configuration and retains its stability on removal of the external field as well as the aqueous environment. Findings from concentration profiles of the nanoscroll further confirm the stability as well as uniformity of its morphology. The formation mechanism is found to be minimally dependent on the applied field’s strength and frequency. The proposed method can be used to induce self-assembly of any nanoribbon structure independent of its dimensions and chirality and multilayer nanoribbons as well as to form nanotemplate encapsulated core/shell composites. The proposed method would enable large-scale realization of high-quality nanoscrolls from nanoribbons, facilitating fundamental and applied research on nanomaterials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».