Facile Size-Selective Defect Sealing in Large-Area Atomically Thin Graphene Membranes for Sub-Nanometer Scale Separations
Notice bibliographique
Résumé
Atomically thin graphene with a high-density of precise subnanometer pores represents the ideal membrane for ionic and molecular separations. However, a single large-nanopore can severely compromise membrane performance and differential etching between pre-existing defects/grain boundaries in graphene and pristine regions presents fundamental limitations. Here, we show for the first time that size-selective interfacial polymerization after high-density nanopore formation in graphene not only seals larger defects (>0.5 nm) and macroscopic tears but also successfully preserves the smaller subnanometer pores. Low-temperature growth followed by mild UV/ozone oxidation allows for facile and scalable formation of high-density (4–5.5 × 10 12 cm –2 ) useful subnanometer pores in the graphene lattice. We demonstrate scalable synthesis of fully functional centimeter-scale nanoporous atomically thin membranes (NATMs) with water (∼0.28 nm) permeance ∼23× higher than commercially available membranes and excellent rejection to salt ions (∼0.66 nm, >97% rejection) as well as small organic molecules (∼0.7–1.5 nm, ∼100% rejection) under forward osmosis.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».