Towards a More Conductive and Stronger Cellulose-CNTs Composite Film through Controlling the Texture
Notice bibliographique
Résumé
Dispersion state of carbon nanotubes (CNTs) in cellulose nanofibrils (CNFs) film at variant sonication time in the presence of sodium dodecyl sulfate (SDS) has been studied in this work. The sonication was extended up to 120 min, and the CNF-CNTs-SDS suspension’s viscosity was measured at different times. Overall, viscosity of CNF-CNTs-SDS suspension decreased continuously as sonication continued except for the period of 60–75 min, where an increase in the viscosity was observed. Based on morphological investigations, the partial dispersion of particles at the early stage of sonication (i.e. up to 60 min) was followed by coagulation or reagglomeration of the particles during 60–75 min and increasing sonication time by 120 min led to improved dispersion of CNTs in CNFs. Likewise, the electrical conductivity and tensile strength obeyed the same trend due to improved CNTs-CNFs film’s network (30–60 and 75–120 min) and the corresponding reduction (60–75 min) caused by the partial agglomeration of CNT and CNF moieties. These findings highlight that sonication time is not a straightforward parameter and should be elaborated to reach the desired dispersion.
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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 ».