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Enregistrement W2806758885 · doi:10.1039/c8cp01334a

Strain and defect engineering on phase transition of monolayer black phosphorene

2018· article· en· W2806758885 sur OpenAlexaff
Yan Chen, Xiaoyang Shi, Ming-Jia Li, Yilun Liu, Hang Xiao, Xi Chen

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématique2D Materials and Applications
Établissements canadiensGeomechanica (Canada)
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific ResearchAdvanced Research Projects Agency - EnergyNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésZigzagPhosphorenePhase transitionMaterials scienceMonolayerPhase (matter)CurvatureStrain (injury)Condensed matter physicsCrystallographyChemical physicsNanotechnologyChemistryPhysicsGeometryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The phase transition of monolayer black phosphorene (MBP, α-P) to β-P and γ-P is explored by density functional theory (DFT) calculations and molecular dynamics (MD) simulations using reactive force fields. It is found that MBP can convert to a mixed phase of β-P and γ-P under biaxial strain, while the Stone-Wales defect (SW-2) in MBP can serve as an excellent 'phase transition catalyzer', significantly decreasing the critical strain for phase transition and increasing the homogeneity of the phase transition. The biaxial strain state (i.e. the strain components in the armchair and zigzag direction) and loading mode (i.e. the proportional and staged loading) have significant effects on the phase transition of MBP. In general, the phase transition of MBP is driven by the tension strain in the armchair direction, but large tension or compression strain in the zigzag direction can also promote the phase transition. Besides, MBP has a larger fracture strain under staged loading, generating a more uniform phase transition structure. The effects of curvature and SW-2 defect concentration on the phase transition of MBP are also studied, which shows an easier phase transition for a larger curvature and higher SW-2 defect concentration. The systematic results presented herein provide useful insights for designing and tuning the structure of MBP through phase transition facilitated by strain and defect engineering.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,662

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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