A method for the formation of Pt metal nanoparticle arrays using nanosecond pulsed laser dewetting
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Nanosecond pulsed laser dewetting of Pt thin films, deposited on a dimpled Ta (DT) surface, has been studied here in order to form ordered Pt nanoparticle (NP) arrays. The DT substrate was fabricated via a simple electrochemical anodization process in a highly concentrated H2SO4 and HF solution. Pt thin films (3–5 nm) were sputter coated on DT and then dewetted under vacuum to generate NPs using a 355 nm laser radiation (6–9 ns, 10 Hz). The threshold laser fluence to fully dewet a 3.5 nm thick Pt film was determined to be 300 mJ/cm2. Our experiments have shown that shorter irradiation times (≤60 s) produce smaller nanoparticles with more uniform sizes, while longer times (>60 s) give large nanoparticles with wider size distributions. The optimum laser irradiation time of 1 s (10 pulses) has led to the formation of highly ordered Pt nanoparticle arrays with an average nanoparticle size of 26 ± 3 nm with no substrate deformation. At the optimum condition of 1 s and 500 mJ/cm2, as many as 85% of the dewetted NPs were found neatly in the well-defined dimples. This work has demonstrated that pulsed laser dewetting of Pt thin films on a pre-patterned dimpled substrate is an efficient and powerful technique to produce highly ordered Pt nanoparticle arrays. This method can thus be used to produce arrays of other high-melting-point metal nanoparticles for a range of applications, including electrocatalysis, functionalized nanomaterials, and analytical purposes.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle