Manipulating Highly Ordered MXene Porous Composites by Directional Freezing for Absorption Effectiveness-Enhanced Electromagnetic Interference Shielding
Notice bibliographique
Résumé
Ti 3 C 2 T x MXene, as a 2D conductive material, has broad application prospects in electromagnetic interference (EMI) shielding fields. Nevertheless, excessive conductivity will destroy impedance matching, resulting in serious electromagnetic wave secondary reflection pollution. Herein, we developed a kind of highly ordered MXene-based porous composite material (PCM) for absorption effectiveness-enhanced EMI shielding via introducing magnetic Co–C@multiwalled carbon nanotubes (MWCNTs) by directional freezing. Furthermore, sodium alginate was introduced to form hydrogen bonds, thereby enhancing the interaction between adjacent MXene nanosheets to increase the mechanical properties of the PCMs. Co–C@MWCNTs in the PCMs can construct a three-dimensional conductive network with MXene nanosheets and promote electron migration and transition, which provide magnetic loss and hence promote the absorption of electromagnetic waves. As expected, the PCMs exhibit a highly ordered and long-range order porous structure. Additionally, when MXene and Co–C@MWCNTs are in a mass ratio of 1:3, the MXene/sodium alginate (SA)/Co–C@MWCNTs PCMs deliver an ultrahigh conductivity of 849 S m –1, a high EMI shielding efficiency of 41.7 dB, and a compressive stress of 50.9 kPa under 80% strain. This work offers a novel approach to construct high-strength and high-EMI shielding materials with a highly ordered pore structure based on enhanced absorption effectiveness.
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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 ».