Thermal atomic layer deposition of gold nanoparticles: controlled growth and size selection for photocatalysis
Notice bibliographique
Résumé
Gold nanoparticles have been extensively studied for their applications in catalysis. For Au nanoparticles to be catalytically active, controlling the particle size is crucial. Here we present a low temperature (105 °C) thermal atomic layer deposition approach for depositing gold nanoparticles on TiO2 with controlled size and loading using trimethylphosphino-trimethylgold(iii) and two co-reactants (ozone and water) in a fluidized bed reactor. We show that the exposure time of the precursors is a variable that can be used to decouple the Au particle size from the loading. Longer exposures of ozone narrow the particle size distribution, while longer exposures of water broaden it. By studying the photocatalytic activity of Au/TiO2 nanocomposites, we show how the ability to control particle size and loading independently can be used not only to enhance performance but also to investigate structure-property relationships. This study provides insights into the mechanism underlying the formation and evolution of Au nanoparticles prepared for the first time via vapor phase atomic layer deposition. Employing a vapor deposition technique for the synthesis of Au/TiO2 nanocomposites eliminates the shortcomings of conventional liquid-based processes opening up the possibility of highly controlled synthesis of materials at large scale.
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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) | 0,001 | 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 ».