Asphaltene-Derived Graphene Quantum Dots for Controllable Coatings on Glass, Fabrics, and Aerogels
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 ».