Structure of NaYF<sub>4</sub> Upconverting Nanoparticles: A Multinuclear Solid-State NMR and DFT Computational Study
Notice bibliographique
Résumé
The exceptional upconverting properties of lanthanide-doped nanoparticles make them attractive systems with applications ranging from photovoltaics to biological labeling, imaging, and therapeutics. While they draw considerable interest, structural data, which are necessary to understand the upconversion process, remain scarce. In this work, we demonstrate the use of 23 Na, 19 F, and 89 Y solid-state NMR together with DFT calculations to characterize the structure of cubic NaYF 4 nanoparticles with and without Er 3+ doping. By measuring 23 Na MAS NMR spectra at various magnetic fields and 3QMAS spectra at ultrahigh field, we show that the spectra are characteristic of a solid solution in which cation sites are statistically occupied by Na + or Y 3+ ions. The 23 Na NMR spectra are broadened as a result of isotropic chemical shift distribution, whereas the extracted quadrupolar products appear to be small (≤1.8 MHz), which is in good agreement with DFT calculations using CASTEP. The chemical shift distribution in 19 F NMR spectra is well-predicted by CASTEP calculations and shown to strongly depend on coordination by Y 3+ . Finally, the 89 Y NMR spectra consist of a single broad pattern, which also results from a chemical shift distribution that can be correlated to the coordination environment of the Y 3+ cations. Our results show that the structure is a slightly distorted cubic phase and lanthanide doping has only a minor effect on the lattice parameters. The approach appears to be promising for gaining additional insight into the atomic level structure details to better understand properties that govern the upconversion process and its efficiency.
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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 ».