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Enregistrement W2789889969 · doi:10.1021/acs.jpcc.8b00481

Effects of Thickness and Adsorption of Airborne Hydrocarbons on Wetting Properties of MoS<sub>2</sub>: An Atomistic Simulation Study

2018· article· en· W2789889969 sur OpenAlexafffund
Mohammad Khalkhali, Hao Zhang, Qingxia Liu

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématique2D Materials and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Centre for Clean Coal/Carbon and Mineral Processing Technologies
Mots-clésWettingMolybdenum disulfideContact angleMonolayerAdsorptionMaterials sciencevan der Waals forceChemical engineeringSurface energyMolybdenumNanotechnologyChemical physicsChemistryComposite materialOrganic chemistryMoleculeMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molybdenum disulfide (MoS 2 ) has attracted great attention due to its distinctive electronic, optical, chemical, and mechanical properties. In almost all of these applications, having a clear understanding about the wetting properties of MoS 2 is essential. The basal plane of MoS 2 has been generally believed to be hydrophobic with water contact angle (WCA) around 90°. Kozbial et al. have recently suggested that the freshly exfoliated MoS 2 was intrinsically relative hydrophilic (WCA = 69.0 ± 3.8°); however, it could become fairly hydrophobic after 1 day exposure to the ambient air (WCA = 89.0 ± 3.1°) (Kozbial et al. Understanding the Intrinsic Water Wettability of Molybdenum Disulfide (MoS 2 ). Langmuir 2015, 31, 8429–8435). They contributed this change in wetting properties to the adsorption of airborne hydrocarbons. The number of layers is another important factor that is believed to affect the wetting properties in ultrathin MoS 2 films. For highly crystalline samples grown at high temperature (900°C), Gaur et al. showed that the WCA was a function of number of layers and changed from 98° in monolayer sample to 88° in a sample with 11 layers (Gaur et al. Surface Energy Engineering for Tunable Wettability through controlled synthesis of MoS 2 . Nano Lett. 2014, 14, 4314–4321). In this work, we study the effects of these two parameters, namely, adsorption of airborne hydrocarbon contaminants and the number of layers, on MoS 2 wetting properties using atomistic simulations. Results of our simulations confirm that both of these factors can affect the wetting properties of MoS 2 through altering van der Waals interactions between MoS 2 and water. We also show that the contributions of both energy and entropy of adhesion should be considered to understand the wetting properties of MoS 2 . Results of this work improve our understanding about the wetting properties of MoS 2 and other transition metal dichalcogenides.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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