Controlled hierarchical assembly of gold nanoparticles in macroscopic films: from densely packed monolayers to networks of micropores and nanobundles
Notice bibliographique
Résumé
The present study demonstrates the ability of excess, weakly amphiphilic n-alkanethiols (n = 4, 12, 18) and solvent composition to tune through a wide range of large-scale, macroscopic architectures formed by alkanethiol-capped Au nanoparticles (NPs). Both the alkanethiols and NPs are significantly hydrophobic species and compete for surface area at an air–water interface. When solutions of the two species are spread on a large (50 cm2) water surface in a Teflon well, a thin film forms and exhibits co-existing macroscopic regions with various distinct NP self-assembled architectures, namely a close packed monolayer, a network phase characterized by micron-sized pores (micropores) surrounded by quasi-linear bundles of nanoparticles, and finally aggregates. We hypothesize that the co-existence of various NP architectures results from fast, non-uniform evaporation across the large water surface. When solutions are instead deposited on a smaller (5 cm2) water surface contained within a Teflon ring to control the water surface curvature and the evaporation rate is slowed, we show for the first time that NPs form macroscopically uniform self-assemblies whose architectures can be tuned from monolayers → monolayers with micropores → extended micropore/NP bundle networks by varying excess alkanethiol concentration and solvent composition. We propose that competition between NPs and excess alkanethiols for water surface area, and alkanethiol self-assembly as well as solvent dewetting play important roles in the formation of the network phase, and discuss a potential mechanism for its formation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».