Functional porous graphene materials by pickering emulsion templating: From emulsion stabilization to structural design and fabrication
Notice bibliographique
Résumé
domains, GO flakes are amphiphilic. Thus, GO can stabilize Pickering emulsions where GO-stabilized droplets are dispersed in another immiscible continuous liquid phase. By tuning GO Pickering emulsion templates and removing the liquid phases, PGMs with variable architecture, such as different pore size distribution, pore shape, pore volume, and interconnectivity, can be achieved. Furthermore, both the composition and the distribution of functional additives within PGMs can be tuned via emulsion templating. Emulsion-templated PGMs have high surface area, low mass density, tunable mechanical properties and permeability, and many sites for functionalization, which make them promising materials for a variety of applications, e.g., energy storage, biomedical engineering, sensing, absorption, and separation. This paper reviews the factors affecting GO amphiphilicity, the assembly of GO flakes at emulsion interfaces, the resulting emulsion stabilization by the flakes, and the treatments, such as drying and reduction of GO emulsions, that can be used to obtain PGMs with desirable composition and architecture using Pickering emulsion templating. The latest applications of PGMs are discussed, and research challenges and future opportunities are also proposed.
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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 ».