Sequential Superassembly of Nanofiber Arrays to Carbonaceous Ordered Mesoporous Nanowires and Their Heterostructure Membranes for Osmotic Energy Conversion
Notice bibliographique
Résumé
The capture of sustainable energy from a salinity gradient, in particular, using renewable biomass-derived functional materials, has attracted significant attention. In order to convert osmotic energy to electricity, many membrane materials with nanofluidic channels have been developed. However, the high cost, complex preparation process, and low output power density still restrict the practical application of traditional membranes. Herein, we report the synthesis of highly flexible and mechanically robust nanofiber-arrays-based carbonaceous ordered mesoporous nanowires (CMWs) through a simple and straightforward soft-templating hydrothermal carbonization approach. This sequential superassembly strategy shows a high yield and great versatility in controlling the dimensions of CMWs with the aspect ratio changes from about 3 to 39. Furthermore, these CMWs can be used as novel building blocks to construct functional hybrid membranes on macroporous alumina. This nanofluidic membrane with asymmetric geometry and charge polarity exhibits low resistance and high-performance energy conversion. This work opens a solution-based route for the one-pot preparation of CMWs and functional heterostructure membranes for various applications.
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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 ».