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Enregistrement W3173811173 · doi:10.1002/smll.202100383

Understanding Carbon Nanotube‐Based Ionic Diodes: Design and Mechanism

2021· article· en· W3173811173 sur OpenAlexafffund
Ran Peng, Yueyue Pan, Biwu Liu, Zhi Li, Peng Pan, Shuailong Zhang, Zhen Qin, Aaron R. Wheeler, Xiaowu Tang, Xinyu Liu

Notice bibliographique

RevueSmall · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanopore and Nanochannel Transport Studies
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of TorontoUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésIonic bondingDiodeMaterials scienceCarbon nanotubeNanotechnologyRectificationIonOptoelectronicsVoltageChemistryElectrical engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rectification of ion transport through biological ion channels has attracted much attention and inspired the thriving invention and applications of ionic diodes. However, the development of high-performance ionic diodes is still challenging, and the working mechanisms of ionic diodes constructed by 1D ionic nanochannels have not been fully understood. This work reports the systematic investigation of the design and mechanism of a new type of ionic diode constructed from horizontally aligned multi-walled carbon nanotubes (MWCNTs) with oppositely charged polyelectrolytes decorated at their two entrances. The major design and working parameters of the MWCNT-based ionic diode, including the ion channel size, the driven voltage, the properties of working fluids, and the quantity and length of charge modification, are extensively investigated through numerical simulations and/or experiments. An optimized ionic current rectification (ICR) ratio of 1481.5 is experimentally achieved on the MWCNT-based ionic diode. These results promise potential applications of the MWCNT-based ionic diode in biosensing and biocomputing. As a proof-of-concept, DNA detection and HIV-1 diagnosis is demonstrated on the ionic diode. This work provides a comprehensive understanding of the working principle of the MWCNT-based ionic diodes and will allow rational device design and optimization.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil0,565

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,123 · 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

Citations36
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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