Investigating Unexpected Magnetism of Mesoporous Silica-Supported Pd and PdO Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
The synthesis and magnetic behavior of matrix-supported Pd and PdO nanoparticles (NPs) are described. Mesoporous silica with hexagonal columnal packing is selected as a template, and the impregnation method with thermal annealing is used to obtain supported Pd and PdO NPs. The heating rate and the annealing conditions determine the particle size and the phase of the NPs, with a fast heating rate of 30 °C/min producing the largest supported Pd NPs. Unusual magnetic behaviors are observed. (1) Contrary to the general belief that smaller Pd NPs or cluster size particles have higher magnetization, matrix-supported Pd NPs in this study maintain the highest magnetization with room temperature ferromagnetism when the size is the largest. (2) Twin boundaries along with stacking faults are more pronounced in these large Pd NPs and are believed to be the reason for this high magnetization. Similarly, supported PdO NPs were prepared under air conditions with different heating rates. Their phase is tetragonal (P4 2 /mmc) with cell parameters of a = 3.050 Å and c = 5.344 Å, which are slightly larger than in the bulk phase ( a = 3.03 Å, c = 5.33 Å). Faster heating rate of 30 °C/min also produces larger particles and larger magnetic hysteresis loop, although magnetization is smaller and few twin boundaries are observed compared to the supported metallic Pd NPs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».