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Enregistrement W3215467629 · doi:10.3390/polym13234156

A Simple Approach to Control the Physical and Chemical Features of Custom-Synthesized N-Doped Carbon Nanotubes and the Extent of Their Network Formation in Polymers: The Importance of Catalyst to Substrate Ratio

2021· article· en· W3215467629 sur OpenAlexaff
Elnaz Erfanian, Milad Kamkar, Shital Patangrao Pawar, Yalda Zamani Keteklahijani, Mohammad Arjmand, Uttandaraman Sundararaj

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon nanotubeMaterials scienceRaman spectroscopyCatalysisX-ray photoelectron spectroscopyNanocompositeChemical vapor depositionChemical engineeringSubstrate (aquarium)NanotubeNanotechnologyComposite materialOrganic chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study intends to reveal the significance of the catalyst to substrate ratio (C/S) on the structural and electrical features of the carbon nanotubes and their polymeric nanocomposites. Here, nitrogen-doped carbon nanotube (N-MWNT) was synthesized via a chemical vapor deposition (CVD) method using three ratios (by weight) of iron (Fe) catalyst to aluminum oxide (Al2O3) substrate, i.e.,1/9, 1/4, and 2/3, by changing the Fe concentration, i.e., 10, 20, and 40 wt.% Fe. Therefore, the synthesized N-MWNT are labelled as (N-MWNTs)10, (N-MWNTs)20, and (N-MWNTs)40. TEM, XPS, Raman spectroscopy, and TGA characterizations revealed that C/S ratio has a significant impact on the physical and chemical properties of the nanotubes. For instance, by increasing the Fe catalyst from 10 to 40 wt.%, carbon purity increased from 60 to 90 wt.% and the length of the nanotubes increased from 1.2 to 2.6 µm. Interestingly, regarding nanotube morphology, at the highest C/S ratio, the N-MWNTs displayed an open-channel structure, while at the lowest catalyst concentration the nanotubes featured a bamboo-like structure. Afterwards, the network characteristics of the N-MWNTs in a polyvinylidene fluoride (PVDF) matrix were studied using imaging techniques, AC electrical conductivity, and linear and nonlinear rheological measurements. The nanocomposites were prepared via a melt-mixing method at various loadings of the synthesized N-MWNTs. The rheological results confirmed that (N-MWNTs)10, at 0.5–2.0 wt.%, did not form any substantial network through the PVDF matrix, thereby exhibiting an electrically insulative behavior, even at a higher concentration of 3.0 wt.%. Although the optical microscopy, TEM, and rheological results confirmed that both (N-MWNTs)20 and (N-MWNTs)40 established a continuous 3D network within the PVDF matrix, (N-MWNTs)40/PVDF nanocomposites exhibited approximately one order of magnitude higher electrical conductivity. The higher electrical conductivity of (N-MWNTs)40/PVDF nanocomposites is attributed to the intrinsic chemical features of (N-MWNTs)40, such as nitrogen content and nitrogen bonding types.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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