Optical Interference Effects in the Design of Substrates for Surface-Enhanced Raman Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents results showing that the design of substrates used for surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) can impact the apparent enhancement factors (EFs) obtained due to optical interference effects that are distinct from SERS, providing additional enhancement of the Raman intensity. Thus, a combination of SERS and a substrate designed to maximize interference-based enhancement is demonstrated to give additional Raman intensity above that observed for SERS alone. The system explored is 4-nitroazobenzene (NAB) and biphenyl (BP) chemisorbed on a nanostructured silver film obtained by vacuum deposition of Ag on thermally oxidized silicon wafers. The enhancing silver layer is partially transparent, enabling a standing wave to form as a result of the combination of the incident light and light reflected from the underlying Si substrate (i.e., light that passes through the Ag and the intervening dielectric layer of SiO(x)). The Raman intensity is measured as a function of the thickness of the thermal oxide layer in the range from approximately 150 to approximately 400 nm, and despite a lack of morphological variation in the silver films, there is a strong dependence of the Raman intensity on the oxide thickness. The Raman signal for the optimal SiO(x) interlayer thickness is 38 times higher than the intensity obtained when the Ag particles are deposited directly onto Si (with native oxide). To account for the trends observed in the Raman intensity versus thickness data, calculations of the relative mean square electric field (MSEF) at the surface of the SiO(x) are carried out. These calculations are also used to further optimize the experimental setup.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».