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Enregistrement W3025709363 · doi:10.1149/ma2020-0110813mtgabs

Electrochemical Characterization of Graphene-like Materials Obtained By Electrochemical Exfoliation of Graphite

2020· article· en· W3025709363 sur OpenAlexaff
Yuting Lei, Benjamin D. Ossonon, Jonathan Perreault, Ana C. Tavares

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSemiconductor materials and interfaces
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrapheneExfoliation jointMaterials scienceGraphite oxideElectrochemistryGraphene oxide paperGraphiteChemical engineeringOxideElectrodeNanotechnologyComposite materialChemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Graphene and its derivatives have been widely used in electrochemical sensors due to their unique properties, including high electron conductivity and large surface area [ 1 ] , which are expected to significantly improve the sensitivity of sensors. With oxygen functional groups located at the edge and at the surface of the graphene sheets, graphene oxides exhibit better dispersion in water, biocompatibility, and higher affinity for specific molecules than graphene. [ 2 - 3 ] The electrochemical exfoliation of graphite in aqueous solution is a fast and easy method to obtain large amounts (1-2 g) of graphene oxide materials with tunable composition [ 4 ] . In this respect, it is necessary to investigate the physicochemical and electrochemical properties of electrochemically exfoliated graphene oxide (EGO) in order to choose the most suitable material to be used in electrochemical sensors. Here, we report a simple and facile method for the electrochemical characterization of a series of EGOs produced by electrochemical exfoliation of graphite [ 4 ] under different experimental conditions (electrolyte, applied potential difference, and thermal treatment). First, the EGOs were sonicated in water for three hours to obtain a uniform dispersion. Then, the EGO sheets were successfully assembled on a glassy carbon electrode (GCE) through an aminophenyl-film linker (AP) by the electrostatic attraction between positively charged amine groups and the negatively charged EGO sheets, and through the pi-pi stacking as well, Figure 1. [ 5 ] The electrodes modified with the EGOs (EGO/AP/GCE) were electrochemically characterized by cyclic voltammetry with 1 mM [Fe(CN) 6 ] 3-/4- redox couple, Figure 1, to determine the electrochemical surface area (ESA) through the Randles-Sevcik equation and to calculate the standard rate constant of electron transfer (k°) by the Nicolson method [ 6 ] . As a result, the synthesis conditions leading to the EGO with the highest electrochemical surface area and the highest standard rate constant were identified. Finally, the electrochemical response of the EGO materials was correlated to their chemical composition and structural defects determined by X-ray photoelectron (at%Oxygenated-C/at%C) and Raman (I D /I G ) spectroscopies, respectively. Both of the ESA and k° show a Vulcano dependence with the potential difference applied during the electrochemical exfoliation of graphite. The origin behind these trends will be presented and discussed. References (1) Novoselov, K. S.; Geim, A. K.; Morozov, S. V.; Jiang, D.; Zhang, Y.; Dubonos, S. V.; Grigorieva, I. V.; Firsov, A. A. Science 2004 , 306 , 666-669. (2) Deng, X.; Tang, H.; Jiang, J. Analytical and Bioanalytical Chemistry 2014 , 406 , 6903-6916. (3) Lee, J.; Kim, J.; Kim, S.; Min, D.-H. Advanced Drug Delivery Reviews 2016 , 105 , 275-287. (4) Ossonon, B. D.; Bélanger, D. Carbon 2017 , 111 , 83-93. (5) Elshafey, R.; Siaj, M.; Tavares, A. C. Analyst 2016 , 141 , 2733-2740. (6) Nicholson, R. S. Analytical chemistry 1965 , 37 , 1351-1355. Figure 1

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 seuil0,734

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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