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Enregistrement W2807968727 · doi:10.1063/1.5020923

Temperature induced interface and optical properties of the multi-layer nanotube network

2018· article· en· W2807968727 sur OpenAlexaff
Yijun Zhang, Ming Liu, Bin Peng, Ziyao Zhou, Chenying Wang, Weixuan Jing, Zhuangde Jiang, Wei Ren, Zuo‐Guang Ye

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueZnO doping and properties
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shaanxi ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhotoluminescenceMaterials scienceNanotubeNanotechnologyNanostructureAtomic layer depositionAnnealing (glass)Kirkendall effectMicrostructureNanowireOptoelectronicsLayer (electronics)Carbon nanotubeComposite materialMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ever-increasing demand for larger surface area, well-defined, and conformal multi-layer nanostructures in gas sensor, catalyst and solar cell applications has propelled the exploration of such nanostructures within an atomic resolution. The atomic layer deposition (ALD) technique is ideal for the synthesis of these nanostructures due to its excellent step coverage ability on high aspect ratio nanostructures. In this work, different coaxial nanotube networks are successfully fabricated by electrospinning and ALD, with a well-controlled phase. We systematically studied the temperature-induced microstructures and photoluminescence property evolution of the nanotube network. The Al2O3/ZnO/Al2O3 tri-layer nanotube network is obtained by sintering at 400 °C, and a ZnAl2O4 core-shell nanotube structure has formed by the Kirkendall effect by further post-annealing at 700 °C. Oxygen accumulation is clearly observed at the small neck feature, but the Zn and Al elements are uniformly distributed along the whole nanotube. Photoluminescence emission obtained in this work is so broad that it almost covers the whole visible light wavelength range. The results indicate that the microstructures and photoluminescence properties can be well-controlled by the post-annealing temperature. It provides an available platform for realizing conformal 3D nano-devices.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,216

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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