Laser-induced graphene synthesis from the ultraviolet irradiation of polyimide using varied optical fluence
Notice bibliographique
Résumé
Laser-induced graphene (LIG) has drawn immense interest among researchers worldwide since its development in 2015. The laser writing strategy used to synthesize LIG is particularly advantageous, as it enables the direct patterning of graphene with micron-sized features. There have been many attempts to reduce the feature size of LIG in recent years, however, the studies have shown wide variations in the methods and findings. As such, this work presents a rigorous study on the irradiation of polyimide via an ultraviolet (355-nm) laser to realize micron-scale, high-quality LIG. Our work shows that there is often a tradeoff between micron-scale features and high-quality material, as the tightly focused beams that are demanded for small features are predisposed to ablation of the material. This work investigates such LIG synthesis by correlating the characteristics of the material, via scanning electron microscopy and Raman spectroscopy, to the optical fluence incident on the polyimide substrate, providing a measure of applied optical energy per unit area. The findings reveal that—given suitable attention to the optical fluence—high-quality LIG with Raman 2D-to-G peak height ratios approaching 0.7 can be synthesized with feature sizes down to 18 ± 2 μm. Furthermore, optical fluences between 40 to 50 J/cm2 produced the optimal LIG characteristics, as such optical fluences promote graphenization while minimizing ablation. The authors hope the findings of this study provide a foundation for the use of LIG in future integrated technologies.
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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 ».