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Multivariate optimization and characterization of graphene oxide via design of experiments and chemometric analysis

  • Controlling the structure and properties of graphene oxide (GO) remains a challenge due to the poor reproducibility of conventional synthetic protocols and limited understanding of parameter-property relationships. In this study, we present an integrated analytical framework that combines Design of Experiments (DoE) with chemometric modelling to systematically assess the effects of eight synthesis variables on GO’s physicochemical and functional features. A Plackett–Burman experimental design enabled efficient screening of synthesis conditions, while comprehensive characterization (spanning UV–Vis spectroscopy, XPS, SEM–EDX, TEM–EDX, and XRD) was coupled with multivariate tools (Principal Component Analysis and Multiple Linear Regression) to identify statistically significant correlations between synthetic inputs and material responses. Notably, we demonstrate that UV–Vis spectra can serve as a robust proxy for oxidation state, offering a rapid and accessible alternative toControlling the structure and properties of graphene oxide (GO) remains a challenge due to the poor reproducibility of conventional synthetic protocols and limited understanding of parameter-property relationships. In this study, we present an integrated analytical framework that combines Design of Experiments (DoE) with chemometric modelling to systematically assess the effects of eight synthesis variables on GO’s physicochemical and functional features. A Plackett–Burman experimental design enabled efficient screening of synthesis conditions, while comprehensive characterization (spanning UV–Vis spectroscopy, XPS, SEM–EDX, TEM–EDX, and XRD) was coupled with multivariate tools (Principal Component Analysis and Multiple Linear Regression) to identify statistically significant correlations between synthetic inputs and material responses. Notably, we demonstrate that UV–Vis spectra can serve as a robust proxy for oxidation state, offering a rapid and accessible alternative to surface-sensitive methods. The approach yields a predictive analytical toolkit for guiding GO synthesis and highlights a generalizable strategy for the rational design of flat nanomaterials. This work supports reproducible, resource-efficient material development aligned with Safe and Sustainable by Design (SSbD) principles.zeige mehrzeige weniger

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Autor*innen:Andrea Rossi, Elena Corrao, Eugenio Alladio, Damjana Drobne, Vasile-Dan HodoroabaORCiD, Kerstin Jurkschat, Veno Kononenko, Loay Akmal Madbouly, Paul Mrkwitschka, Nakhli Yasamin, Sara Novak, Jörg RadnikORCiD, Špela Saje, Rosangela Santalucia, Fabrizio Sordello, Francesco Pellegrino
Dokumenttyp:Zeitschriftenartikel
Veröffentlichungsform:Verlagsliteratur
Sprache:Englisch
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):FlatChem
Jahr der Erstveröffentlichung:2026
Organisationseinheit der BAM:6 Materialchemie
6 Materialchemie / 6.1 Oberflächen- und Dünnschichtanalyse
Veröffentlichende Institution:Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
Verlag:Elsevier B.V.
Jahrgang/Band:55
Aufsatznummer:100988
Erste Seite:1
Letzte Seite:9
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Freie Schlagwörter:2D-materials; Chemometric analysis; Design of Experiment; Graphene oxide; Synthesis
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Material
Material / Advanced Materials
DOI:10.1016/j.flatc.2025.100988
URN:urn:nbn:de:kobv:b43-652576
ISSN:2452-2627
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei für die Öffentlichkeit verfügbar ("Open Access")
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International
Datum der Freischaltung:29.12.2025
Referierte Publikation:Ja
Datum der Eintragung als referierte Publikation:05.01.2026
Schriftenreihen ohne Nummerierung:Wissenschaftliche Artikel der BAM
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