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Enregistrement W4403032197 · doi:10.1021/acsaelm.4c01143

Two-Part Surfactant-Assisted Exfoliation of Hexagonal Boron Nitride Nanosheets to Obtain Highly Stable Two-Dimensional Nanomaterial Dispersions

2024· article· en· W4403032197 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueACS Applied Electronic Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates
Mots-clésHexagonal boron nitrideExfoliation jointNanomaterialsBoron nitrideMaterials sciencePulmonary surfactantHexagonal crystal systemNanotechnologyChemical engineeringGrapheneChemistryCrystallography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Printable dielectric materials that exhibit high dielectric constants and low losses at high frequencies are needed for additive manufacturing of electronic devices. One promising nanomaterial for use in such systems is hexagonal boron nitride (hBN). This 2D nanomaterial is insulating due to its wide band gap and has a dielectric constant ranging from 2 to 4, making it an ideal candidate for applications including gate dielectrics, capacitors, and passivation layers in 2D nanoelectronics. However, stabilizing the dispersion of hBN nanosheets for printing applications while minimizing the reliance on toxic solvents and excessive surfactants remains a challenge. Many of the prevailing exfoliation techniques are time-consuming and resource-intensive. This work explores a two-part, surfactant-assisted mechanical exfoliation method to obtain stable hBN nanosheet dispersions from bulk hBN in a relatively short period, using ball milling followed by probe sonication. Exfoliation of hBN nanosheets assisted by various concentrations (from 0 to 1 wt %) of Triton X −100 was explored. The yield of each mixture was quantified by thermogravimetric analysis (TGA), and a maximum yield of 18.4% was achieved using 1 wt % surfactant. Colloidal stability was examined by using UV–vis spectroscopy, and solutions were found to remain stable for up to 30 days. The quality and size of the nanosheets were assessed using X-ray diffraction, scanning electron microscopy, and atomic force microscopy. The dielectric properties of the obtained nanosheets were measured using a vector network analyzer at microwave frequencies, and the real permittivity of the nanosheets ranged from 2.1 to 3.7 with varying concentrations of surfactant used in the synthesis. Furthermore, the nanosheets were found to be insulating and to have low dielectric loss tangents ranging from 0.012 to 0.014. The two-part, surfactant-assisted mechanical exfoliation technique requires much lower processing time than sonication alone and results in highly stable dispersions. The resulting hBN nanosheets exhibited tunable real permittivity and low dielectric loss, positioning these materials as promising options for dielectric ink formulations.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,261 · 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