Tuning Plasmon Resonance of In<sub>2</sub>O<sub>3</sub> Nanocrystals throughout the Mid-Infrared Region by Competition between Electron Activation and Trapping
Notice bibliographique
Résumé
Controlling plasmonic properties of aliovalently doped semiconductor nanocrystals in mid-infrared (MIR) spectral region is of a particular current interest, because of their potential application in heat-responsive devices and near-field enhanced spectroscopies. However, a lack of detailed understanding of the correlations among the electronic structure of the host lattice, dopant ions, and surface properties hampers the development of MIR-tunable plasmonic nanocrystals (NCs). In this article, we report the colloidal synthesis and spectroscopic properties of two new plasmonic NC systems based on In 2 O 3, antimony- and titanium-doped In 2 O 3 NCs, and comparative investigation of their electronic structure using the combination of the Drude–Lorenz model and density functional theory. The localized surface plasmon resonances (LSPRs) lie at lower energies and have smaller bandwidths for Ti-doped than for Sb-doped In 2 O 3 NCs with similar doping levels, indicating lower free electron density. Surprisingly, the Fermi level is found to be higher in Ti-doped In 2 O 3 than in Sb-doped In 2 O 3, suggesting the formation of electron trap states on nanocrystal surfaces, which reduce carrier density without significantly impacting their mobility. Controlling the competition between doping concentration and electron trapping allowed us to generate LSPR in Ti-doped In 2 O 3 nanocrystals deep in the MIR region, and tune the absorption spectra from 650 cm –1 to 8000 cm –1 . We also demonstrated the possibility to enhance the intensity of LSPR in these new plasmonic NCs by adjusting the synthesis and post-synthesis treatment conditions. The results of this work allow for an expansion of the tuning range of LSPR of colloidal metal oxide NCs by controlling the electronic structure of aliovalent dopant and charge carrier trapping.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».