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Enregistrement W4309813895 · doi:10.1149/ma2022-02642341mtgabs

(Digital Presentation) Synthesis of Fluorescent Carbon Nanoparticles (CNPs) By Microwave-Assisted Polymerization of Sp-Carbon Rich Precursors

2022· article· en· W4309813895 sur OpenAlex
Vijay Kumar Jayswal, Anna M. Ritcey, Jean‐François Morin

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePolydiacetylene-based materials and applications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluorescenceNanoparticleSurface modificationMaterials scienceCarbon fibersPolymerizationNanomaterialsCatalysisNanotechnologyPhotochemistryChemical engineeringCombinatorial chemistryChemistryPolymerOrganic chemistryComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon nanoparticles (CNPs) have emerged as one of the most promising nanomaterials due to their distinct optoelectronic properties for a diverse range of applications. These unique properties arise from the network of hybridized sp 2 carbon atoms as it allows delocalization of the electrons over the entire surface of the molecule. These surface groups help CNPs emit strong fluorescence in visible region. The significant fluorescence of CNPs combined with low toxicity, and photostability makes them suitable for various applications in biosensing, bio-imaging, and OLEDs. Despite several advantages and unique properties, the transformation from laboratory to industrial products has been slow for carbon nanoparticles. The synthetic methods reported until now chemically inert nanoparticles, increasing the difficulty to modulate their morphological, optical, and electronic properties. The organic synthesis methods for synthesizing CNPs often involve several synthesis steps, long reaction time, low yield, non-scalable and inefficient purification methods. Most of these synthesis methods involve several catalysts and removal of catalysts is always a challenge. Resulting nanoparticles also need functionalization using another synthesis step to give them properties such as fluorescence and making them soluble. Therefore, a synthesis method with minimum steps, minimum catalysts which could result in soluble and fluorescence nanoparticles is desired. This work investigates the use of highly reactive sp-carbon rich precursors for polymerization with microwave heating with minimum use of catalysts resulting in fluorescent CNPs. The sp-carbon rich precursors such as TMS-Benzene, butadiyne and acetylene were used as starting material. These alkynes are highly reactive and reacts to other alkynes present in the system in the presence of heat and form polyyne intermediates which are thermodynamically unstable in the form of long chains and decompose to provide us with CNPs. The plan is to use the high reactivity with microwave heating for polymerization without catalysts and further investigate the use of oxidants or minimum catalysts to increase the rate of polymerization and conversion into CNPs. The resulting nanoparticles required minimum purification in centrifuge and were isolated easily as there were no catalysts involved. The resulting nanoparticles were characterized with various techniques to study the morphology, structure, composition, and optical properties of CNPs. The resulting nanoparticles had blue fluorescence under the UV lamp. The single step synthesis of blue fluorescence CNPs was performed with microwave assisted polymerization of sp-carbon rich precursors without any catalysts. Further investigation of this method will provide a single step synthesis method for fluorescent CNPs which would be suitable for application in sensing and OLEDs.

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.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,774

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,209 · 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