Transmission electron microscopy and <i>ab initio</i> calculations to relate interfacial intermixing and the magnetism of core/shell nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Significant efforts towards understanding bi-magnetic core-shell nanoparticles are underway currently as they provide a pathway towards properties unavailable with single-phased systems. Recently, we have demonstrated that the magnetism of γ-Fe2O3/CoO core-shell nanoparticles, in particular, at high temperatures, originates essentially from an interfacial doped iron-oxide layer that is formed by the migration of Co2+ from the CoO shell into the surface layers of the γ-Fe2O3 core [Skoropata et al., Phys. Rev. B 89, 024410 (2014)]. To examine directly the nature of the intermixed layer, we have used high-resolution transmission electron microscopy (HRTEM) and first-principles calculations to examine the impact of the core-shell intermixing at the atomic level. By analyzing the HRTEM images and energy dispersive spectra, the level and nature of intermixing was confirmed, mainly as doping of Co into the octahedral site vacancies of γ-Fe2O3. The average Co doping depths for different processing temperatures (150 °C and 235 °C) were 0.56 nm and 0.78 nm (determined to within 5% through simulation), respectively, establishing that the amount of core-shell intermixing can be altered purposefully with an appropriate change in synthesis conditions. Through first-principles calculations, we find that the intermixing phase of γ-Fe2O3 with Co doping is ferromagnetic, with even higher magnetization as compared to that of pure γ-Fe2O3. In addition, we show that Co doping into different octahedral sites can cause different magnetizations. This was reflected in a change in overall nanoparticle magnetization, where we observed a 25% reduction in magnetization for the 235 °C versus the 150 °C sample, despite a thicker intermixed layer.
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 ».