Simultaneous Enhancement of Thermoelectric and Mechanical Properties in Recyclable Transparent Iongels via In-Situ Phase Separation
Notice bibliographique
Résumé
Wearable thermoelectric energy harvesting has garnered significant attention owing to its potential for powering flexible and self-sustaining devices. A major challenge in this field is the design of ionogels that balance mechanical strength with high ionic conductivity. Current ionogels often compromise one of these properties, which limits their practical use in flexible electronics. Addressing this gap is critical for the advancement of wearable thermoelectric technologies. Herein, we present a novel ionogel fabrication method that embeds hydroxypropyl cellulose (HPC) fibers into a biocompatible polyvinyl alcohol (PVA) matrix, which is then loaded with an ionic liquid (IL). This design significantly improved the mechanical properties of the ionogel by leveraging the reinforcing effect of the HPC fibers, which also created an IL-rich spherical structure through in-situ microphase separation that promoted efficient ion migration. Ionogel-8515, which is the optimized formulation, exhibits superior performance, achieving an ionic conductivity of 36.79 mS cm⁻¹ and an ionic Seebeck coefficient of 2.783 mV K⁻¹, while maintaining an excellent mechanical flexibility. Our results demonstrate that Ionogel-8515 not only meets the mechanical and conductive requirements for wearable applications, but is also recyclable because of its reversible crosslinking network. This advancement bridges the current gap in ionogel design and offers a sustainable and efficient solution for future thermoelectric technologies.
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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 ».