Formation of Metal Oxides Based Surface Nanolenses and Their Optical Properties
Notice bibliographique
Résumé
An emerging resource in the production of renewable energy are nanolenses, due to their unique optical properties. Their ability to refract light makes it possible for them to focus light and convert it into other forms of energy; which reduces the need for burning fossil fuels. nanolens, nanodroplets, optical properties, fluid cell, surface nanolens The formation of nanolenses occurs due to the process of solvent exchange. In this process, different concentrations of a ternary mixture comprising of oleic acid, water, and ethanol are used to create an ideal formation of nanodroplets. A mixture of iron (IV) chloride and manganese chloride is then washed over the droplets to create the droplet’s shell. The droplets are then annealed at 300°C in order to remove all excess liquid, leaving behind the hollow nanolenses. This process was carried out on two different substrates, silicon wafer and glass with similar results transpiring on both. After various trials, it can be concluded that the ideal concentration ratio of oleic acid/water/ethanol is 4.25/30/70, as the lenses are homogeneous in size, volume, and distribution. Allowing them to remain intact through the annealing process. These findings can be applied to further studies in the use of nanolenses concerning light refraction, and the consequential production of renewable energy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».