Formation of Lithium Titanate Hydrate Nanosheets: Insight into a Two-Dimension Growth Mechanism by in Situ Raman
Notice bibliographique
Résumé
Orthorhombic lepidocrocite-type lithium titanate hydrates (LTH), as one important member among two-dimensional (2D) materials, have drawn much attention due to their potential applications in nanoelectronics, energy conversion, and energy storage devices. However, only a few efforts have focused on an anisotropic growth mechanism that determines the formation kinetics of LTH and/or even their derivatives. In this context, in situ Raman observation was employed to the isothermal crystallization of LTH nanosheet crystals from amorphous precursor precipitates. During isothermal crystallization, the formation of monolayered LTH nuclei is controlled by oxygen diffusion with an activation energy of 0.72 eV; anisotropic growth along (010) planes induces an interblocking effect among LTH nanosheet crystals, which limits their size up to 50 nm. The nucleation–growth crystallization kinetics of LTH nanosheets were accurately interpreted by the modified Johnson–Mehl–Avrami–Kolmogorov (JMAK) model, which considered their anisotropic 2D growth. Beyond LTH, the present study that combines in situ spectroscopic monitoring with kinetic modeling paves the way toward deeper comprehension and ultimate control of the growth kinetics of 2D titanate materials.
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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 | 0,001 |
| 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 ».