Nitrogen incorporation in monolayer graphene films by atmospheric pressure Townsend dielectric barrier discharge in N<sub>2</sub>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Graphene films grown by chemical vapor deposition and transferred on SiO2/Si substrates were treated by a low-frequency dielectric barrier discharge (DBD) operated in N2 at atmospheric pressure. The discharge conditions were carefully chosen to obtain a weakly-ionized Townsend discharge operated in a diffuse regime and characterized by a neutral gas temperature of 300 K. In such conditions, plasma–graphene interactions are dominated by plasma-generated N atoms and N2(A) metastable species, with lower contributions from irradiation by positive ions ( N 2 + and N 4 + ) and electrons. Defect generation and N incorporation in graphene films were studied using hyperspectral Raman imaging and x-ray photoelectron spectroscopy. Progressive rises in defect concentration and N incorporation were observed with plasma treatment time, with graphene amorphization and nitrogen-to-carbon ratios ∼7% after 60 s. Over the range of experimental conditions investigated, the rate of nitrogen incorporation (mostly pyridine, pyrrole and graphitic) is limited by defect generation in the graphene lattice and not by adsorption and surface diffusion of nitrogen atoms towards defect sites. This work opens a new path to produce large-scale N-graphene by atmospheric-pressure plasma treatments.
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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 ».