Efficiency of Hot-Electron Generation in Plasmonic Nanocrystals with Complex Shapes: Surface-Induced Scattering, Hot Spots, and Interband Transitions
Notice bibliographique
Résumé
The generation of hot electrons is an intrinsic property of all plasmonic nanocrystals under illumination. However, the number of such excited electrons will strongly depend on the shape, material, and excitation wavelength. In this paper, we develop a practical self-consistent formalism to describe the generation of energetic electrons in a plasmonic nanocrystal with an arbitrary shape. We apply our formalism to gold nanospheres, nanorods, and nanostars. Among the investigated shapes, the nanostar geometry demonstrates the best performance, with an internal energy efficiency of ∼25%. This superior capability of hot-electron generation in the nanostars comes from the following factors: strong hot spots in the red spectral region, isotropic optical response, and the absence of interband transitions at the plasmonic resonance. Spherical gold nanocrystals show strong interband absorption at the plasmon resonance, and the related efficiency of the generation of hot holes in the d band can reach a level of 70%. By analyzing the energy performance of nanocrystals under CW illumination, we show that the most relevant parameter to consider is the rate of hot-electron generation, whereas the steady-state numbers of thermalized and nonthermalized electrons play secondary roles. The physical principles formulated in this study can be used to design a variety of plasmonic nanomaterials for applications in photocatalysis and photodetection.
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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 ».