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Enregistrement W3025955636 · doi:10.1149/ma2020-01282038mtgabs

Niobium Pentoxide Nanoparticles and Their Self-Assembled in Building Blocks for Gas Sensors

2020· article· en· W3025955636 sur OpenAlexaffabout
Hela Kammoun, Aycan Yurtsever, Marcos R.V. Lanza, Ana C. Tavares

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGas Sensing Nanomaterials and Sensors
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNiobium pentoxideMaterials scienceNiobium oxideNanoparticleChemical engineeringMonoclinic crystal systemNiobiumOxideHydrothermal synthesisNucleationNanotechnologyHydrothermal circulationInorganic chemistryCrystal structureChemistryOrganic chemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Niobium pentoxide (Nb2O5) is characterized by an outstanding chemical stability, high corrosion resistance and color changing chemistry. Nb2O5 can adopt different crystal structures (pseudohexagonal, orthorhombic and monoclinic), depending on the temperature [1]. Still, it is one of the least studied metal oxides. [2], [3]. Thus, exploring new synthetic methods and the physicochemical properties of the resulting oxide nanoparticles (NPs) could open new opportunities in different applications such as electrocatalysis, electrochromic displays, Surface-enhanced Raman spectroscopy and gas, humidity, and biological/chemical sensing. For gas sensing applications, nanostructured individual NPs of Nb2O5 with uniform shape, narrow size distribution along with high surface area are required to facilitate the adsorption of the target gas molecules. [1], [3], [4], [5]. Hydrothermal and solvothermal methods are widely used to produce metal oxides NPs with various morphologies. [1] These methods are easily scaled up and produce materials with high purity. Due to the high autogenous pressure inside the reactor, the nanoparticles are usually crystalline; and depending on the temperature and the time of reaction, the crystal phase can be controlled. However, the control of the size and the shape of the NPs with hydrothermal synthesis is a challenge because after nucleation, the nuclei precipitate and agglomerate forming microstructures with ill-defined shapes. [3] ,[5] In this work, we report the synthesis of spherical-like niobium oxide nanoparticles by one-pot hydrothermal synthesis using as a precursor ammonium niobium oxalate aqueous solution, Figures 1.A and 1.B. The kinetics of the NPs growth was investigated by Dynamic Light Scattering (DLS), Scanning electron microscopy (SEM) and Transmission electron microscopy (TEM). Figure 1.B. shows that the Nb2O5 NP grow according to the Oswald ripening mechanism, with the size of the nanoparticles increasing from 2 nm to 80 nm with the reaction time. However, the nanoparticles tend to coalesce forming larger nanostructures with uncontrollable size landing to unstable suspensions. A comparative study between different charged ligands, revealed citric acid as the best ligand to ensure the stability of the Nb2O5 suspensions and to control the nanoparticles’ size. Indeed, using citric acid the size of the size of the aggregates in the suspensions is reduced by the factor of 10, from 200 to around 20 nm of diameter. The control of the size and shape of the NPs was found to be critical to form 3D superlattices and to maximize the surface area once the nanoparticles form thin films, Figure 1.C. The kinetic of the NPs growth and the physicochemical properties of the NPs and films will be discussed in detail. Acknowledgements The authors would like to thank the funding from NSERC (Strategic partnership program, Canada). References [1] YD Wang, LF Yang, ZL Zhou, YF Li, XH Wu. Materials Letters, 49 (5), 277-281 (2001). [2] I. C. M. S. Santos, L. H. Loureiro, M. F. P. Silva and A. M. V. Cavaleiro, Polyhedron. 21,2009-42015 (2002). [3] J.F. Carneiro, M.J. Paulo, M. Siaj, A.C. Tavares, and M.R.V. Lanza, J. Catal. 332, 51–61 (2015). [4] A. K.Rosmalini, A. R. Rozina, M. M. Y. A. Alsaif, & al, ACS Appl. Mater. Interfaces, 7, 8, 4751-4758 (2015). [5] J. A. Darr, J. Zhang, N. M. Makwana, X. Weng, Chem. Rev., 117, 17, 11125-11238 (2017). Figure 1

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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