Hyperbolic graphene framework with optimum efficiency for conductive composites
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Constructing conductive filler networks with high efficiency is essential to fabricating functional polymer composites. Although two-dimensional (2D) sheets have prevailed in nanocomposites, their efficiency in enhancing conductive functions seems to reach the limit, as if merely addressing the dispersion homogeneity. Here, we exploit the unrecognized geometrical curvature of 2D sheets to break the efficiency limit of filler systems. The hyperbolic curvature meditates the incompatibility between 2D topology and 3D filler space and holds the efficient conductive path through face-to-face contact. The hyperbolic graphene framework exhibits the record efficiency in enhancing electrically and thermally conductive functions of nanocomposites. At volume loading of only 1.6%, the thermal and electrical conductivities reach 31.6 W/(mK) and 13,911 S/m, respectively. Nanocomposites with hyperbolic graphene framework exhibit great potentials in thermal management, sensing and electromagnetic shielding. Our work presents a geometrically optimal filler system to break the efficiency limit of multifunctional nanocomposites and broadens the structural design space of 2D sheets by curvature modulation to meet more 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 ».