Enhancing the rectification effect of hydrogel-based stretchable ionic diodes through incorporating cations with high valence
Notice bibliographique
Résumé
The controlled migration of ions in biological systems has inspired the development of ion-based electronics. Ionic diodes, leveraging ions as charge carriers, offer selective control over ion flux, mimicking ion-selective behavior observed in biological systems. Conventional ionic diodes containing fluids encounter challenges in adapting to biological systems due to their limited stretchability and stability. Recent advancements in solid-state ionic diodes based on stretchable gels enable tissue-like stretchability while maintaining diode-like performance. However, their relatively low rectification ratio hinders their electrical performance, necessitating effective strategies to enhance the rectification effect of stretchable ionic diodes. Here, we propose a method to enhance the rectification effect of hydrogel-based stretchable ionic diodes by incorporating high-valence cations into the P-type hydrogel layer. Through neutralization reactions, cations with valences of 1, 2, and 3 were introduced to replace original hydrogen ions in the hydrogel, resulting in a substantial increase in the rectification ratio from 3 to over 70, with an elevated rectification ratio (140) under 100% strain. The enhanced rectification effect enables applications in iontronics, such as ionic rectifiers and bipolar junction transistors (BJTs). This study, for the first time, highlights the potential of improving electrical performances of iontronics through the manipulation of different ion properties.
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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 | 0,001 |
| 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 ».