Surface-Enhanced Raman and Resonant Rayleigh Scatterings From Adsorbate Saturated Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Collective excitation of conduction electrons in metallic nanoparticles (NP) sustains surface plasmon resonance (SPR) resulting in a large and highly localized amplification of the incident electromagnetic field near the metal NP. This in turn enhances scattered radiation from any molecule in this neighborhood and is the enabling mechanism of surface enhanced Raman scattering (SERS). The optical response of the NPs is highly dependent on their composition, size, shape, and dielectric environment as well as on coupling with nearby particles. In this study, the surfaces of isolated gold NPs and NP dimers, trimers, and multimers were saturated with a Raman reporter molecule (4-(mercaptomethyl)benzonitrile), SERS intensity and surface plasmon resonance profiles were measured, and these were correlated with the nanostructure geometry as revealed by atomic force microscopy (AFM). Dark-field optical microscopy aided in the selection of isolated NPs and was used for measurements of their SPR in the form of resonant Rayleigh scattering spectroscopy. Among all of the probed NPs, all aggregates, including dimers, trimers, and other multimers showed intense SERS activity. All but one of the gold monomers that were examined exhibited no detectable SERS activity. The one exception was an individual triangular nanoprism for which a very weak but detectable SERS signature was observed. We have also calculated the spatial electric field distribution about a spherical monomer, a triangular nanoprism and a dimer of spheres to elucidate the observed differences in their SERS response. The combination of high resolution AFM imaging and light scattering spectroscopies in this study highlights the interdependency of the NP structure, its corresponding SPR response and the role they play in forging strong SERS activity.
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 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».