Peroxide-Induced Tuning of the Conductivity of Nanometer-Thick MoS<sub>2</sub> Films for Solid-State Sensors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Applications of molybdenum disulfide (MoS2) in energy storage devices, solar cells, electrocatalysts, and sensors require good electrical conductivity. However, neither of the current ways to prepare conductive MoS2 (lithium intercalation and hydrothermal processes) is easily amenable to scale-up. A possible alternative pathway is the modulation of the electronic properties of the semiconducting form of MoS2 through structural defects. Here, we report the preparation of nanoscale conductive MoS2 flakes by treating exfoliated 2H-MoS2 with dilute aqueous hydrogen peroxide at room temperature. Sheet resistance measurements as well as Raman and photoelectron spectroscopy reveal the partial formation of hydrogen molybdenum bronze (HxMoO3) and substoichiometric MoO3–y, which help tune the conductivity of the nanometer-scale thin films without impacting the sulfur-to-molybdenum ratio. We have cast the material into thin film networks to fabricate highly stable chemiresistive pH sensors. Our work introduces a straightforward and safe way of preparing a conductive form of MoS2 and its application as a low-cost solid-state sensor.
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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 ».