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Enregistrement W4386699692 · doi:10.1038/s41699-023-00431-y

Graphene versus concentrated aqueous electrolytes: the role of the electrochemical double layer in determining the screening length of an electrolyte

2023· article· en· W4386699692 sur OpenAlexafffund
Shayan Angizi, Lea Hong, Xianxuan Huang, P. Ravi Selvaganapathy, Peter Kruse

Notice bibliographique

Revuenpj 2D Materials and Applications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcMaster University
Mots-clésGrapheneElectrolyteElectrochemistryMaterials scienceDebye lengthAqueous solutionNanotechnologyIonic strengthDouble layer (biology)Chemical engineeringGraphene nanoribbonsLayer (electronics)ElectrodeChemistryIonOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding the performance of graphene devices in contact with highly concentrated aqueous electrolytes is key to integrating graphene into next-generation devices operating in sea water environments, biosensors, and high-density energy production/storage units. Despite significant efforts toward interpreting the structure of the electrochemical double layer at high concentrations, the interface between graphene-based materials and concentrated aqueous solutions has remained vaguely described. In this study, we demonstrate the use of graphene-based chemiresistors as a technique to indirectly quantify the experimental screening length of concentrated electrolytes that could clarify the interpretation of electrochemical measurements conducted at low ionic strength. We report a breakdown of the Debye–Hückel theory in the proximity of graphene surfaces at lower concentrations (10–50 mM) than previously reported for other systems, depending on cation size, dissolved oxygen concentration, and degree of graphene defectivity.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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