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Enregistrement W2931645211 · doi:10.1149/ma2018-02/49/1712

Surface Ligands As Atomic Valves for Growth of Nanocrystal Quantum Dots

2018· article· en· W2931645211 sur OpenAlexaff
Doh C. Lee

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanorodQuantum dotNanocrystalDispersityNucleationColloidMaterials scienceContext (archaeology)NanotechnologyReactivity (psychology)Ligand (biochemistry)Chemical engineeringChemistryChemical physicsPhysical chemistryOrganic chemistryPolymer chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growth of monodisperse quantum dots (QDs) is a pressing requirement in the context of commercial application as well as academic study, as the size uniformity is directly related to color purity in display products which have been commercialized. In the growth, surface ligands serve not only as a protection layer for QD surface but also controller for reaction kinetics. I will present our recent findings pertaining to these issues on the basis of different material examples. Our study on the colloidal synthesis of InP QDs in the presence of Zn precursors will be discussed, in which size uniformity is markedly enhanced as compared to the case of InP QDs synthesized without Zn precursors. In the presence of zinc carboxylate, intermediate species containing Zn-P bonding appears. The Zn-P intermediate complex with P(SiMe3)3 exhibits lower reactivity than In-P complex. The formation of stable Zn-P intermediate complex results in lower reactivity, hence monodisperse QDs. Insights from the experimental and theoretical studies advance the mechanistic understanding and controlling of nucleation and growth of InP QDs. We investigated diffusion of active species monomers through ligand layers using CdSe nanorods (NRs) as a model system. Colloidal NRs are of special interest for optoelectronic applications because its shape anisotropy leads to unique optical and physical characteristics, expandable with morphological and structural deviation. I present a new answer for detailed growth mechanism of colloidal semiconductor NRs. For this, we developed dual-diameter nanorod (DDNR) structure via colloidal synthesis, where two sections along the long axis in each NR have different diameters at a few nanometer scale. The vivid segmentation is an ideal platform for monitoring the growth process of NRs, presenting important determinants in the reactivity of distinguishable NR facets. By controlling the discovered factors, single-diameter NRs with controllable core position also became available. I will put the findings in perspective by outlining the effect of diffusion of monomers and surface growth reactions.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,238 · 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'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

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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