Preparation from a revisited wet chemical route of phase-pure, monocrystalline and SHG-efficient BiFeO3 nanoparticles for harmonic bio-imaging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present two new synthetic routes for bismuth ferrite harmonic nanoparticles (BiFeO 3 HNPs). Both phase-pure and mixed phase BiFeO 3 materials were produced after improvement of the solvent evaporation and sol-gel combustion routes. Metal nitrates with a series of dicarboxylic acids (tartronic, tartaric and mucic) were used to promote crystallization. We found that the longer the carbon backbone with a hydroxyl group attached to each carbon, the lower the annealing temperature. We also demonstrate that nanocrystals more readily formed at a given temperature by adding glycerol but to the detriment of phase purity, whereas addition of NaCl in excess with mucic acid promotes the formation of phase-pure, monocrystalline nanoparticles. This effect was possibly associated with a better dispersion of the primary amorphous precursors and formation of intermediate complexes. The nanoparticles have been characterized by XRD, TEM, ζ-potential, photon correlation spectroscopy, two-photon microscopy and Hyper-Rayleigh Scattering measurements. The improved crystallization leads to BiFeO 3 HNPs without defect-induced luminescence and with a very high averaged second harmonic efficiency (220 pm/V), almost triple the efficiency previously reported. This development of simple, scalable synthesis routes which yield phase-pure and, crucially, monocrystalline BiFeO 3 HNPs demonstrates a significant advance in engineering the properties of nanocrystals for bio-imaging and diagnostics applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».