The combined sol-gel and ascorbic acid reduction strategy enabling Ba2Co2Fe12O22 hexaferrite/graphene composite with enhanced microwave absorption ability

抗坏血酸 石墨烯 复合数 微波食品加热 材料科学 吸收(声学) 还原(数学) 化学工程 纳米技术 复合材料 化学 计算机科学 电信 数学 食品科学 工程类 几何学
作者
Yu He,Ruoqi Wang,Xiaohan Wu,Chuanhao Tang,Jun Qian,Peiyuan Zuo,Qixin Zhuang,Xing Liu
出处
期刊:Materials Research Bulletin [Elsevier BV]
卷期号:174: 112721-112721 被引量:17
标识
DOI:10.1016/j.materresbull.2024.112721
摘要

The inherent high conductivity and limited loss mechanism of graphene result in an impedance mismatch with free space impedance. Co2Y-type ferrite exhibits strong planar magnetic anisotropy and a high natural resonance frequency compared to other ferrites. Therefore, the utilization of Co2Y-type ferrite magnetic particles to impart magnetic loss capability to graphene is considered an effective strategy for enhancing electromagnetic wave absorption efficiency. Ferrite/RGO composite material with excellent microwave absorption properties was synthesized by coupling sol-gel derived Ba2Co2Fe12O22 hexaferrite with graphene oxide, followed by reduction using ascorbic acid. More noticeably, the ferrite particles stably adhere to the surface or interlayer of graphene through adsorption, while the reduced graphene oxide with residual oxygen-containing functional groups simultaneously enhances the dielectric loss. The proper mass ratio of graphene oxide to ferrite particles (1:2) and optimized electromagnetic parameters endow the microwave absorbing materials with a minimum reflection loss value of approximately -45.25 dB and an effective bandwidth of around 4.75 GHz. The simulation calculations are further investigated to verify the practical application of this absorber. Accordingly, we therefore conclude this study provides a new perspective on advanced ferrite/graphene composite based MAMs.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
2秒前
zoey发布了新的文献求助10
3秒前
领导范儿应助queer采纳,获得10
3秒前
kll完成签到,获得积分10
4秒前
jinying发布了新的文献求助30
7秒前
XinYang发布了新的文献求助10
7秒前
科研通AI6.4应助舒服的鱼采纳,获得10
8秒前
情怀应助悦耳冰萍采纳,获得30
9秒前
无忧的阳光完成签到 ,获得积分10
11秒前
小蘑菇应助花无知采纳,获得10
13秒前
星辰大海应助1111采纳,获得10
15秒前
Lucas应助biubiu采纳,获得10
15秒前
李健的小迷弟应助1111采纳,获得10
15秒前
17秒前
横秋发布了新的文献求助10
18秒前
田様应助科研人采纳,获得10
18秒前
666完成签到 ,获得积分10
20秒前
Semy应助Tian采纳,获得10
21秒前
隐形曼青应助vuv采纳,获得10
23秒前
yulinhai发布了新的文献求助10
24秒前
24秒前
27秒前
邹米文完成签到,获得积分10
28秒前
酷波er应助queer采纳,获得10
28秒前
28秒前
华仔应助AUM123采纳,获得10
29秒前
29秒前
科研人发布了新的文献求助10
29秒前
彭于晏应助ZhouFL采纳,获得10
31秒前
32秒前
难过的豆芽完成签到,获得积分10
32秒前
32秒前
32秒前
33秒前
悦耳冰萍发布了新的文献求助30
33秒前
向上完成签到 ,获得积分10
34秒前
34秒前
搜集达人应助婳祎采纳,获得10
35秒前
智文完成签到 ,获得积分10
35秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
信任代码:AI 时代的传播重构 450
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6356691
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8171429
关于积分的说明 17204660
捐赠科研通 5412557
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2864699
邀请新用户注册赠送积分活动 1842216
关于科研通互助平台的介绍 1690424