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Enregistrement W7132916175

An Investigation on Renewable Carbons as Natural Sources of Fluorescent and Conductive Materials for Smart Device Applications

2023· dissertation· W7132916175 sur OpenAlexfundno aff
Maria Natalia Semeniuk

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésGrapheneCarbon fibersCarbonizationNanoparticlePyrolysisCarbon blackElectrodeCarbon nanotubeHydrothermal carbonization
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Controlled carbonization of biomass leads to nano-layered graphitic structures with characteristic crystalline sp2 hybridization with conductive and optical properties. The starting material and processing parameters influence the final chemical and morphological structure of the renewable carbon, which determine its practical applications. Biomasses investigated include various wood, xylem sap and peanut shells. Controlled pyrolysis of several wood species to 800 ˚C yielded photoluminescent graphene clusters with a notable electrical conductivity of 600 S/m and electromagnetic interference shielding effectiveness of 47.7 dB at 12 GHz. This is due to the renewable graphitic carbon’s material graphene-graphite composite, since graphene is known to be highly conductive due to its high carrier mobility. Catalytic graphitization with iron nitrate nanoparticles successfully showed the formation of single crystal graphitic carbon structures in black spruce (Picea mariana) at temperatures between 300-800 ˚C and conductivity of 850 S/m. This P. mariana renewable carbon was applied as the cathode of a coin cell battery. To reduce processing temperature further, hydrothermal pyrolysis was performed at 180 ˚C on xylem sap. A characteristic crystalline sp2 carbon was observed in hydrochar xylem syrup. When UV light is shone on the carbon, by the “naked eye” it can selectively detect Fe3+ ions and pH. A chemo sensor was designed based on logic gates, which can displace traditional metal-oxide-semiconductor field-effect transistor (MOSFET) based circuits. Additionally, multiple thermogravimetric comparisons were performed using several model-free and model-based kinetic analyses, where activation energy and pre-exponential factors were determined during the decomposition process. Peanut shell graphitic carbon was applied as an electrode in a Li-ion coin cell battery, yielding a specific capacity of 220 mAh/g and 100 % columbic efficiency for 800 cycles. Thus, these findings on renewable carbon will open a new frontier in sustainable bio-electronics and energy materials manufacturing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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