Tailoring the Properties of 2D Nanomaterial‐Polymer Composites for Electromagnetic Interference Shielding and Energy Storage by 3D Printing—A Review
Notice bibliographique
Résumé
3D‐printed 2D nanomaterials‐based polymer composites, with their exceptional electrical conductivity and structural functionalities, have become leading‐edge engineering materials for electromagnetic interference (EMI) shielding, sensors, and energy storage applications. This review begins with a brief introduction to various types of 2D nanomaterials and their fabrication techniques, specifically different types of 3D printing. The subsequent sections highlight key factors such as rheological properties, surface tension, additives, and binders that influence the printability of 2D nanomaterials‐based polymer composites. The advancements in 2D nanomaterials‐based polymers, including MXene, graphene, and graphene derivatives, are then presented. The interaction, dispersion, and/or network formation of 2D nanomaterials in the polymer matrix is a crucial factor in determining the electrical performance of the composites. This review also discusses surface modification strategies for 2D nanomaterials to enhance their sensing, EMI shielding, and energy storage capabilities. Finally, the impact of various 3D‐printed polymer composite geometries, such as rectangular, cylinder, and circular, on shielding performance is thoroughly examined, engaging the reader in the exploration of these materials.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».