Plasmonic Nanobubbles in “Armored” Surface Nanodroplets
Notice bibliographique
Résumé
Plasmonic nanobubbles are bubbles that are formed from local heat generated by noble metal nanoparticles under illumination of light at resonance. Understanding the formation and behavior of plasmonic nanobubbles is important for a broad suite of applications that rely on enhanced local heating of nanoparticles, such as in biomedical treatments and solar energy conversion. Here, we investigate formation, growth, and dissolution of plasmonic bubbles in a model system of oil nanodroplets in water. Gold nanoparticles were located at the surface of nanodroplets immobilized on a substrate. We followed temporal evolution of plasmonic nanobubbles from ∼200 nm in radius and above. Our experimental results show that there is an upper limit of the bubble size set by hosting droplet size, beyond which the nanobubbles burst. Nanobubbles grew, following the same growth exponent that was reported for a sub-millimeter bubble in contact with a bulk organic solvent. When the laser was switched off, the nanobubbles could remain for several minutes, much longer than the bubbles formed directly in water. The findings from this work may be valuable for light-driven chemical conversion in droplets or photothermal treatments involving immiscible phases.
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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 | 0,001 |
| 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 ».