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Enregistrement W1551216461 · doi:10.1109/intmag.2015.7157348

Tailoring magnetic properties in well order magnetic nanotstructures prepared by ALD technique

2015· article· en· W1551216461 sur OpenAlexaff
Yi Zhang, Ming Liu, Lei Zhang, Z. Ye

Notice bibliographique

Revue2015 IEEE Magnetics Conference (INTERMAG) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueIron oxide chemistry and applications
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParamagnetismFerrimagnetismMaterials scienceFerromagnetismAtomic layer depositionCondensed matter physicsMagnetic momentMagnetic domainMagnetizationAmorphous solidNanotechnologyGrain sizeThin filmCrystalliteNuclear magnetic resonanceMagnetic fieldPhysicsChemistryCrystallographyMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Super paramagnetism, as one of the most fascinating magnetic phenomena, has been widely used in electronics, magnetic imaging, cell separation, drug delivery and cancer therapy. Super paramagnetism typically appears in a sufficient small magnetic nanoparticle, where the magnetic moment flips randomly with the thermal fluctuations. Once the size of the particle increasing, resulting in the magnetic domain merging and domain wall motion, the magnetic property undergoes a transition from the super paramagnetism to the ferromagnetism. Therefore, preparation of super paramagnetic thin films and nanostructure, instead of particles, would be a challenge since the film structure favors the formation of the large ferromagnetic domains in high-energy growth modes[1-2]. This results in a large grain size and magnetic domain. Atomic layer deposition (ALD), featured with self-limiting surface reaction, is used to synthesize the thin films and nanostructures due to its precise control of the thickness at monolayer atomic level and conformal deposition with low energy. Most of ALD deposited oxide thin films are found to be polycrystalline or amorphous with very small grain size, which is ideal for the preparation of super paramagnetic thin films and nano-structure. One of the key challenges in realizing super paramagnetism is to find a low-energy growth way to create sufficient small grains and magnetic domains which allow the magnetization randomly and rapidly reverse. In this work, well-defined super paramagnetic and ferrimagnetic Fe3O4thin films and well-ordered Fe3O4nanootube arrays are successfully grown using atomic layer deposition (ALD) technique by finely optimizing the growth condition and post-annealing process. As-grown Fe3O4thin films and nanotube arrays exhibit a conformal surface and nanocrystalline nature with the average grain size just few nanometers, resulting in a super paramagnetic behavior with a blocking temperature of 210 K (figure 1b). The in-situ grown iron oxide thin films exhibit a well-controlled morphology with the grain size less than 5 nm. The well-defined super paramagnetic loops are observed showing a near zero coercive field for the Fe3O4thin films (figure 1a). Super paramagnetic Fe3O4nanotube arrays (figure 1d-e) are in situ obtained by finely tuning the growth condition and the level of oxidization. The evolution of super papramagnetism is related to the atom-by-atom growth at a low temperature results in a very small grain size. After post-annealing the thin films in H2/Ar mixture atmosphere at 400 °C, the magnetic ordering of the magnetite films and nanotube arrays undergoes a transition from superparamagnetism to ferrimagnetism, exhibiting a distinct magnetic anisotropy.(figure 1c) Atomic layer deposition of magnetite thin films and well-ordered nanotube arrays with well-controlled morphology and magnetic properties provides great opportunities for integrating with other order parameters to realize magnetic nano-devices with potential applications in spintronics, electronics, and bio-applications.[3-4]

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 seuil0,004

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,218 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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