MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285398292 · doi:10.1149/ma2022-01181027mtgabs

(Invited) Metrology of Solution Processable 2D Materials for Electronic Applications

2022· article· en· W4285398292 sur OpenAlexaff
Gregory P. Lopinski

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrapheneMaterials scienceNanotechnologyRaman spectroscopyCharacterization (materials science)Substrate (aquarium)X-ray photoelectron spectroscopyOxideElectronicsChemical engineeringOpticsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two-dimensional materials have attracted intense interest due to their remarkable physical and electronic properties as well as their potential for a diverse range of applications. Many of these envisaged applications (i.e. printed/flexible electronics, energy storage, photovoltaics) require single or few layer flakes of a 2D material that can be dispersed in solution to facilitate deposition onto a substrate, formulation into an ink and/or mixing into a composite. A variety of powders and dispersions claiming to contain 2D materials such as graphene are now becoming available but the variable quality of these materials and lack of standardized protocols for their assessment is hampering the development of applications. Here we will describe ongoing work at the NRC aimed at developing characterization methods and standard protocols to characterize graphene and graphene oxide (GO) powders, dispersions and inks. We employ a variety of experimental techniques including scanned probe microscopies (AFM and STM), vibrational spectroscopy (Raman and FTIR), X-ray diffraction, X-ray photoelectron spectroscopy and dynamic light scattering in order to characterize the structure and chemical composition of in-house and commercially available materials. These methods allow us to measure key parameters to assess material quality such as flake thickness and lateral size, carbon to oxygen ratio and impurity content. Conductivity and work function of ultrathin films produced from various graphene and graphene oxide containing dispersions have been also measured. The performance of these films as transparent conductors can be characterized by a figure of merit based on the optical transmission and conductivity of the film. Performance of films made via reduction of GO will be compared with those based on graphene exfoliated without oxidation. Recently we have begun to extend this work to dispersions of other two-dimensional materials such as the transition metal dichalcogenides (TMDC). Initial characterization of commercially available TMDCs will be presented.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,016

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,266 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueECS Meeting AbstractsMême sujetGraphene research and applicationsTravaux en français237 207