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Enregistrement W2974563400 · doi:10.1021/acsenergylett.9b01617

Electronic Structure of the Plasmons in Metal Nanocrystals: Fundamental Limitations for the Energy Efficiency of Hot Electron Generation

2019· article· en· W2974563400 sur OpenAlexaff
Le Chang, Lucas V. Besteiro, Jiachen Sun, Eva Yazmin Santiago, Stephen K. Gray, Zhiming Wang, Alexander O. Govorov

Notice bibliographique

RevueACS Energy Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of ChinaOffice of ScienceVolkswagen Foundation
Mots-clésPlasmonElectronMaterials scienceSurface plasmonFree electron modelNanocrystalPhysicsOptoelectronicsNanotechnologyQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Review discusses the electronic structure of plasmonic resonances in metal nanostructures, clarifying existing misconceptions on the topic. Here we underscore the key property of the plasmonic response in metal nanocrystals: the plasmon and its wave function are mostly composed of a large number of low-energy excitations, which involve electrons near the Fermi level. Simultaneously, some number of high-energy hot electrons are excited in a nanocrystal due to the scattering of electrons by surfaces and in hot spots. It is an established fact that plasmon excitations are well described by classical frameworks, considering the collective oscillation of low-energy carriers moving as the result of classical acceleration. This classical motion is intrinsically dissipative and leads to heating. On the other hand, the generation of hot electrons in nanocrystals is a quantum surface effect. The energy efficiency of such hot-electron processes is always limited. However, there are interesting possibilities for the hot-electron enhancement, which we discuss here in the context of applications for plasmonic photodetectors, photocatalysis, and ultrafast spectroscopy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations140
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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