Morphology, Composition and Sensor Performance of Nanoporous Au(Pt)
Notice bibliographique
Résumé
Recent atom-probe tomography (APT) and ATEM studies of dealloyed layers in binary AgAu and ternary AgAuPt alloys showed the various ways in which more-noble elements enrich during dealloying, at the atomic scale (1). We have since extended this research in several directions – towards less expensive alloys, lean in more-noble elements, and towards the potential applications of such materials in gas sensing. In this presentation, we will start with a review of published and unpublished data from the APT study, which was done using alloys with 23 at% (Au + Pt). New information will then be shown for alloys with less than 6 at.% (Au + Pt). The dealloyed layers are very Ag-rich, and very interesting conflicts arise between enrichment of the more-noble element(s) on the ligament surfaces and the ultimate supply of those elements. For gas sensing applications, we take advantage of the effect of adsorption on ligament surfaces on electron scattering during conduction in the confined metal phase. Delicate impedance measurements at the milli-ohm level show that two kinds of environmental effect can be distinguished. Adsorption of water or other gases up to several molecular layers induce changes in the measured resistance of the metal phase, while thicker layers induce a double-layer charge separation leading to capacitive changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».