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Enregistrement W2273928705 · doi:10.1149/ma2016-01/39/1983

All-Solution-Processed Wrinkled Gold Nanoparticles As Sensors

2016· article· en· W2273928705 sur OpenAlexaff
Christine M. Gabardo, Jie Yang, Nathaniel J. Smith, Chris Adams-McGavin, Leyla Soleymani

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials and Mechanics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceNanotechnologySubstrate (aquarium)Colloidal goldLayer (electronics)NanoparticleRaman scatteringFabricationRaman spectroscopyThin filmOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Design and Methodology : Materials with feature sizes spanning the nano- and micro-scale range have been sought after by materials scientists and engineers to address specific functional demands unmet by bulk materials, in fields ranging from energy to sensors. Surface-enhanced Raman scattering (SERS) based sensors for molecular detection rely on nano- and micro-structuring of metallic substrates to amplify the intrinsically weak Raman signal, however fabricating SERS substrates can be tedious and time consuming. Our vision was to create a versatile and simple approach to fabricate SERS substrates. Wrinkling of a thin film on a compliant substrate is a rapid and inexpensive fabrication method for controllably creating materials with features covering several lengthscales. [1] Bioprocessing and biosensing devices have been fabricated using wrinkling with sputtered thin films, [2–4] however we sought to develop a method to create tunable wrinkled materials for SERS without the use of complex, vacuum-based deposition systems. First, a layer of gold nanoparticles was formed on an amino-silane treated heat-shrinkable substrate using self-assembly. Then, wrinkling of the nanoparticle layer was induced by heating the coated polymer substrate over its glass transition temperature, causing the footprint of the substrate to be reduced to 16% of the original area, while exerting a compressive force on the gold nanoparticle layer. The mechanical stress was relieved through the buckling of the gold nanoparticle layer on the surface of the substrate. Original Data and Results : The wrinkling behaviour of the gold nanoparticle film was assessed before shrinking, after shrinking uniaxially (by physically constraining two sides of the substrate), and after shrinking biaxially using scanning electron microscopy (SEM), atomic force microscopy (AFM), and transmission electron microscopy (TEM). Well-ordered uniaxial and biaxial nanoparticle wrinkles were produced across the entire surface of the substrate. In order to control the wavelength and amplitude of the resulting wrinkles, nanoparticles of different diameters (~12 nm, ~18 nm, and ~36 nm) were deposited as the film layer. In addition, we assessed the effect of depositing multiple layers of ~12 nm nanoparticles on the resulting wrinkled structures. We observed that by increasing the diameter of the nanoparticles or by increasing the number of deposited nanoparticle layers, the wavelength and amplitude of the wrinkles could be controllably increased (Figure 1). These wrinkle structured nanoparticle surfaces were applied as SERS substrates, using 4-mercaptopyridine as the target analyte. By tuning the wavelength and morphology of the wrinkled structures, using different sized nanoparticles or multiple nanoparticle layers, the enhancement factor of the various SERS substrates was altered and optimized. Conclusions: We have developed a benchtop all-solution-processing method to create wrinkled metallic nano-/microstructures, tunable in size and morphology, on polymer substrates. By altering the nanoparticle diameters and number of deposited layers, we were able to control the amplitude and wavelength of the resulting wrinkled structures. Moreover, using physical constraints during the shrinking/wrinkling process allows for further regulation of the wrinkle morphology. We have demonstrated that these structures can used to create optical sensors as they were successfully applied as tunable SERS substrates to specifically detect a target analyte, and we envision these nanoparticle polymer composites finding other applications in chemical sensors, biosensors, and optoelectronics. [1] A. Schweikart, A. Horn, A. Böker, A. Fery, Adv. Polym. Sci. 2010 , 227 , 75. [2] S. M. Woo, C. M. Gabardo, L. Soleymani, Anal. Chem. 2014 , 86 , 12341. [3] C. M. Gabardo, A. M. Kwong, L. Soleymani, Analyst 2015 . [4] A. Hosseini, L. Soleymani, Appl. Phys. Lett. 2014 , 105 , 074102. Figure 1

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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,700

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)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations0
Publié2016
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