Synthesis of electrospun nanofibrous structures with controlled optical and electrical properties
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the optical and electrical influences of 2D graphene flakes in electrospun polycaprolactone (PCL) fibers were observed. Graphene nanoplatelets were added in different concentrations into the PCL solution, and then, using the electrospinning technique, fibers were built from that solution. Three samples were prepared with different graphene concentrations of 0% w/w, 0.5% w/w, and 2.0% w/w. From all three samples, fibers were prepared and tests were conducted for the identification of the properties of fibers. An optical spectroscopy test was performed to identify the optical behavior of the fibers. Scanning electron microscopy tests were conducted for the morphological characterization of the fibers. For the comparison of the electrical conductivity of the three samples, electrical tests were also conducted. In addition, Raman spectroscopy was conducted to characterize the graphene and PCL. This study shows that using graphene can change the properties of fibers, for example, as the graphene content increases, the fiber diameter also increases. Also, by varying the 2D graphene concentration, both electrical and optical properties can be tuned; this can be utilized in the synthesis of nanosensing surfaces and structures.
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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 | 0,001 |
| 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 ».