Biomimetic Superstructures Assembled from Au Nanostars and Nanospheres for Efficient Solar Evaporation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The control of the shapes and assembling structures of plasmonic nanoparticles is vital for the optical properties and photothermal conversion performance. Here, gold nanospheres and nanostars are assembled into ridges/disordered nanohole arrays architecture in nanoparticle colloids using light‐trapping Papilio Paris forewings (OPPs) as templates. In solar steam generation, water evaporation efficiency reaches 83.3% for nanostar assemblies (NSAs) and 68.6% for nanosphere assemblies (NSPAs) under 1‐sun (1 kW m−2) irradiation. Both the biomimetic superstructures exhibit significant enhancement of near‐infrared light absorption compared to OPPs, and NSAs show higher absorption than NSPAs in the range of 200–2500 nm. Finite element method simulations reveal such broadband absorption is ascribed to the hybridization of localized surface plasmon modes of continuous‐assembled Au nanoparticles in the biomimetic structures as well as the wing photonic structures with light‐transferring ridges with an inverted V shape and light‐trapping disordered nanohole arrays. It is revealed that optical properties of superstructures can be tuned not only by controlling their 3D structures but also by changing the shape of nanosized building blocks. It is hoped that this work will provide inspirations for the design and assembly of nanophotonic structures and devices for solar energy conversion.
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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) | 0,001 | 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 ».