Green Synthesis of High Quantum Yield Carbon Dots from Phenylalanine and Citric Acid: Role of Stoichiometry and Nitrogen Doping
Notice bibliographique
Résumé
Despite a growing interest in carbon dots (CDs), notably for their potential as a more sustainable, less toxic alternative to inorganic quantum dots, the critical factors affecting their physical, chemical, and optical properties are relatively unknown, limiting their widespread use. Herein, a one-pot hydrothermal method was used to synthesize CDs from citric acid and phenylalanine. CDs were synthesized over a range of reactant ratios, from pure citric acid to pure phenylalanine and seven mixed ratios in between, achieving a quantum yield (QY) as high as 65% with a peak excitation/emission of 350/413 nm. The goal was to determine the role of stoichiometry on the chemical and structural composition of CDs, particularly its impact on nitrogen doping, and in turn its effect on QY. We showed that a wide range of reactant ratios tend toward reacting in a stoichiometric 2:1 molar ratio of phenylalanine to citric acid whereby the resulting CDs have similar chemical composition and QY. Using this ratio may lead to a more efficient and sustainable mass production process by reducing and reusing reactant waste. The QY of the CDs was found to be more dependent on the oxygen-to-carbon ratio and the relative amount of carboxyl oxygen in the CD than it was on the nitrogen-to-carbon ratio. The resulting CDs also showed Fe 3+ sensing capabilities through static fluorescence quenching with a limit of detection of 3.5 μM. This study provides new insights which may be useful for the optimization of the green synthesis of CDs for more widespread applications.
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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) | 0,000 | 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 ».