Boosting the Heat Dissipation Performance of Graphene/Polyimide Flexible Carbon Film via Enhanced Through‐Plane Conductivity of 3D Hybridized Structure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The development of materials with efficient heat dissipation capability has become essential for next‐generation integrated electronics and flexible smart devices. Here, a 3D hybridized carbon film with graphene nanowrinkles and microhinge structures by a simple solution dip‐coating technique using graphene oxide (GO) on polyimide (PI) skeletons, followed by high‐temperature annealing, is constructed. Such a design provides this graphitized GO/PI (g‐GO/PI) film with superflexibility and ultrahigh thermal conductivity in the through‐plane (150 ± 7 W m‐1 K‐1) and in‐plane (1428 ± 64 W m‐1 K‐1) directions. Its superior thermal management capability compared with aluminum foil is also revealed by proving its benefit as a thermal interface material. More importantly, by coupling the hypermetallic thermal conductivity in two directions, a novel type of carbon film origami heat sink is proposed and demonstrated, outperforming copper foil in terms of heat extraction and heat transfer for high‐power devices. The hypermetallic heat dissipation performance of g‐GO/PI carbon film not only shows its promising application as an emerging thermal management material, but also provides a facile and feasible route for the design of next‐generation heat dissipation components for high‐power flexible smart devices.
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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 ».