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Enregistrement W4388406641 · doi:10.1021/acsomega.3c04942

Asphaltene-Derived Graphene Quantum Dots for Controllable Coatings on Glass, Fabrics, and Aerogels

2023· article· en· W4388406641 sur OpenAlexafffund
Razieh Firouzi-Haji, Maryam Aghajamali, Hassan Hassanzadeh, Qiuyun Lu, Xuehua Zhang, Jonathan G. C. Veinot, A. Meldrum

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon and Quantum Dots Applications
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsUniversity of Calgary
Mots-clésMaterials scienceAsphalteneGrapheneChemical engineeringWettingSolventContact angleOxidizing agentAerogelQuantum dotNanotechnologyOrganic chemistryComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Graphene quantum dots (GQDs) derived from natural asphaltene byproducts can produce controlled hydrophobic or hydrophilic interfaces on glass, fabrics, and aerogels. A set of facile solvent extraction methods were used to isolate and chemically prepare materials with different surface functionalities from a commercially derived asphaltene precursor. The organic-soluble fraction was used to create hydrophobic and water-repellent surfaces on glass and cotton fabrics. The GQD solutions could also penetrate the pores of a silica aerogel, rendering it hydrophobic. Alternatively, by extracting the more polar fraction of the GQDs and oxidizing their surfaces, we also demonstrate strongly hydrophilic coatings. This work shows that naturally abundant GQD-containing materials can produce interfaces with the desired wettability properties through a straightforward tuning of the solvent extraction procedure. Owing to their natural abundance, low toxicity, and strong fluorescence, asphaltene-derived GQDs could thus be applied, in bulk, toward a wide range of tunable surface coatings. This approach, moreover, uses an important large-scale hydrocarbon waste material, thereby offering a sustainable alternative to the disposal of asphaltene wastes.

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 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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,588

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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