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Enregistrement W2146183980 · doi:10.1021/jp3028462

Crystallinity-Controlled Synthesis of Zirconium Oxide Thin Films on Nitrogen-Doped Carbon Nanotubes by Atomic Layer Deposition

2012· article· en· W2146183980 sur OpenAlexaff
Jian Liu, Xiangbo Meng, Mohammad Norouzi Banis, Mei Cai, Ruying Li, Xueliang Sun

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor materials and devices
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCrystallinityAtomic layer depositionRaman spectroscopyCarbon nanotubeZirconiumThin filmScanning electron microscopeChemical engineeringNanotechnologyAmorphous solidTransmission electron microscopyAmorphous carbonLayer (electronics)Composite materialMetallurgyCrystallographyChemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zirconium oxide (ZrO 2 ) thin film was deposited on nitrogen-doped carbon nanotubes (NCNTs) by atomic layer deposition (ALD) using tetrakis(dimethylamido)zirconium(IV) and water as precursors. The observation using scanning electron microscope and transmission electron microscope (TEM) revealed that the tubular films of 100-cycle ZrO 2 were very uniform and conformal on NCNTs. Further characterization using X-ray diffraction, Raman spectroscopy, selected area electron diffraction, and high-resolution TEM disclosed that the crystallinity of the deposited ZrO 2 films was controllable with deposition temperatures in the range of 100–250 °C. In contrast to the pure amorphous ZrO 2 film deposited at 100 °C, tetragonal crystalline ZrO 2 film was prepared at 250 °C, while a mixture of the former two phases was found between 150 and 200 °C. In all cases, the growth of ZrO 2 tubular films on NCNTs showed a transformation from an island-growth mode to a layer-by-layer growth mode with increasing ALD cycles. The ZrO 2 –NCNT nanocomposites with controllable crystallinity will have great potential for various applications in fuel cells, batteries, electronics devices, and chemical sensors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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