Facile Fabrication of Conductive Paper-based Materials from Tunicate Cellulose Nanocrystals and Polydopamine-decorated Graphene Oxide
Notice bibliographique
Résumé
Conductive papers made from graphene and its derivatives are important for the development of electronic devices; however, elastomerbased matrices usually make it difficult for the conductive sheets to form continuous conductive networks. In this work, we used tunicate-derived cellulose nanocrystals (TCNC) instead of traditional elastomers as the matrix for polydopamine (PDA)-coated and reduced graphene oxide (GO) to prepare conductive paper, which, at a low concentration, were better for the formation of conductive networks from conductive sheets. It was found that the Young's modulus of the conductive paper produced via this strategy reached as high as 7 GPa. Meanwhile, owing to the partial reduction of GO during the polymerization of dopamine, the conductivity of the conductive paper reached as high as 1.3×10-5 S/cm when the PDA-coated GO content was 1 wt%, which was much higher than the conductivity of pure GO (~4.60×10-8 S/cm). This work provides a new strategy for preparing environmentally friendly conductive papers with good mechanical properties and low conductive filler content, which may be used to produce high-performance, low-cost electronic devices.
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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 ».