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Enregistrement W3117862211 · doi:10.1149/ma2020-0271130mtgabs

Synthesis of Shape and Size-Tunable Carbon Nanoparticles By Polymerization of Sp-Carbon Rich Precursors

2020· article· en· W3117862211 sur OpenAlexaff
Vijay Kumar Jayswal, Anna M. Ritcey, Jean‐François Morin

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotoluminescenceNanoparticleCarbon fibersMaterials scienceNanotechnologyNanomaterialsPolymerizationLuminescenceFullereneAbsorption (acoustics)Particle sizeChemical engineeringPolymerChemistryOrganic chemistryOptoelectronicsComposite numberComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon nanoparticles (CNPs) have emerged as one of the most promising nanomaterials due to their distinct optoelectronic properties for a diverse range of applications in the area of electronics, energy conversion/ storage, and bio-imaging. The properties of photoluminescence, photostability, and low toxicity makes them a potential candidate for various applications. These unique properties arise from the network of hybridized sp2 carbon atoms as it allows delocalization of the electrons over the entire surface of the molecule. The origin of photoluminescence of carbon nanoparticles is still a topic of debate but studies have shown that the carbon core is responsible for the strong absorption of light while the luminescence comes from the surface sites and the functional groups present on the surface. The uniqueness in terms of functions and properties of the CNPs gets more interesting as it changes distinctly with a change in the shape, size, and dimensionality of these nanoparticles. Despite several advantages and unique properties, the transformation from the laboratory to industrial products has been slow for carbon nanoparticles because of the difficulty in synthesizing and in controlling the size of CNPs. The control over the shape and size of nanoparticles is important as the optical properties of CNPs are shown to be varying with the variation in shape and size. The synthetic methods reported until now involves high-temperature (>100 oC) processes which often results in uncontrolled shape, size, polydisperse and chemically inert nanoparticles, increasing the difficulty to modulate their morphological, optical, and electronic properties. Thus, the development of low temperature and controlled synthesis method is desirable. Here, we describe the development of a low-temperature synthetic method for the preparation of carbon nanoparticles allowing precise control over the shape, size, and properties by dispersion polymerization of sp-carbon rich precursors. These sp-carbon rich precursors (butadiyne and acetylene) tend to become thermodynamically unstable when polymerized to long polyyne chains and decompose inside the reaction mixture to give CNPs. Hence, these polyyne intermediates provide us with the control over the size and shape of CNPs during the reaction and in turn, over their properties for further modulation and functionalization. The shape- & size-tunable nanoparticles were synthesized in a single step with dispersion polymerization by Glaser-Hay coupling. The shape and size of the resulting carbon nanoparticles are controlled by changing different reaction parameters such as temperature, monomer loading, reaction concentration, and pressure. The control over the different reaction parameters allows us to obtain monodisperse CNPs in spherical and tubular shapes with a size in the range of 25 nm to 250 nm and use of low-temperature methods (<100 oC) allows us to overcome the limitations associated with current methods. After isolation, CNPs were characterized by dynamic light scattering, scanning and transmission electron microscopy to analyze the shape and size of the CNPs. To analyze the graphitic nature and presence of sp2 -rich carbon of the resulting nanoparticles were characterized using spectroscopic techniques such as XPS spectroscopy, Auger spectroscopy, Raman spectroscopy and FTIR spectroscopy, etc. The nanoparticles were characterized to be highly fluorescence. Studying the optoelectronic behavior of CNPs helped us in establishing the structure-property relationship.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,217
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
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