Plasmon induced polymerization using a TERS approach: a platform for nanostructured 2D/1D material production
Notice bibliographique
Résumé
Plasmon-induced chemical reactions have recently attracted great attention as a promising method for high efficiency light-energy conversion and proved to be useful in a wealth of different domains of chemistry and physics. One of the interesting and, so far, less explored avenues of such reactions is their potential for efficient, highly localized and controlled polymer production. Here, we present the first example of a localized, directed plasmon catalyzed polymerization process of a self-assembled monolayer on both silver and gold surfaces monitored by surface- and tip-enhanced Raman spectroscopy (SERS and TERS). As a proof-of-concept, a bi-functionalized dibenzo(1,2)dithiine-3,8-diamine (D3ATP) molecule that undergoes a well-known plasmon-induced coupling via the amino group into an azo group has been used. Initial dimerization is demonstrated using established marker bands associated with the formation of the azo group. A subsequent indicator for a polymerization reaction, the appearance of a new characteristic band, is monitored by time-dependent SERS and TERS experiments. We demonstrate that the dimerization reaction and hence, the subsequent polymerization, can be induced by a plasmonic feature, e.g. a TERS tip, at specific nanoscale locations and, at a much larger micron scale, by continuously scanning the plasmonic probe. The presented results provide the basis for designing further plasmonic catalysis experiments in general, and offer a new platform for producing ultra-thin polymer films with a defined structural dimension.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».