Low-Temperature Triazine Functionalization of Boron Nitride Nanotubes for Applications from Drug Delivery to Advanced Composites
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Boron nitride nanotubes (BNNTs) are emerging nanomaterials with impressive mechanical properties and unique multifunctional properties including high thermal stability, electrical insulation, optical transparency, neutron absorption capability, and piezoelectricity. To harness the true potential of BNNTs for applications from drug delivery to advanced coatings and composites, functionalization is necessary to enhance their solubility and processability. Current functionalization approaches require aggressive reaction conditions such as long reaction times, high temperatures, high pressures, aggressive reagents, and an inert atmosphere. Herein, we present the development of a low temperature covalent functionalization method for enhanced solution processing of BNNTs utilizing a nitrene based (2 + 1) cycloaddition reaction that results in enhanced BNNT processability and solubility in N -methyl-2-pyrrolidone and N, N -dimethylformamide. Confirmation and degree of covalent functionalization are established using infrared (IR) spectroscopy, X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), and thermal gravimetric analysis (TGA). Poly(3-hexylthiophene) (P3HT) is used to assess the quality of the BNNTs postfunctionalization to again confirm covalent functionalization. Finally, secondary functionalization of the functionalized BNNTs with propargyl chloride is achieved to demonstrate that this functionalization not only enhances the processability of the BNNTs but also results in a BNNT surface platform in which a plethora of molecules and nanomaterials can be grafted based on the application case. This nondestructive method preserves the extraordinary properties of BNNTs while opening their widespread use in many new and exciting opportunities in materials development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».