GISAXS study of the alignment of oriented carbon nanotubes grown on plain SiO<sub>2</sub>/Si(100) substrates by a catalytically enhanced CVD process
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We report a quantitative Grazing Incidence Small Angle X‐Ray Scattering (GISAXS) study of the alignment of mutually oriented carbon nanotubes (CNTs) grown by a catalytically‐activated, a plasma direct current and hot filaments‐assisted (DC HF CCVD) process. Metallic catalytic (Co) islands were dispersed on plain SiO 2 (5 nm thickness)/Si(100) substrates prior the growth of CNTs which can be considered as highly anisotropic 1D nanostructures. The GISAXS pattern analysis in the framework of the Distorted‐Wave Born Approximation (DWBA) has been expanded to multilayered non‐correlated surface science systems (non‐correlated carbon nanotubes) and is based on the determination of carbon nanotubes density, characteristic lengths, atomic Co dispersion throughout the CNTs and roughnesses of the uncorrelated particles. Even dominated by envelope features of disordered objects, they provide noticeable information about CNTs films: both structural (orientation, size and length distribution) and correlation (density, mutual alignment) information. The results stand in rather good agreement with the Scanning Electron Microscopy (SEM) and Transmission Electron Microscopy (TEM) observations. Moreover, the GISAXS patterns could only be satisfactorily reproduced by adding a mixed C–Co contribution between the pure carbon and the metallic cobalt let on top of the CNT, inferring that cobalt continuously fills the nanotube in the course of the growth and that the CNTs experience a large tendency toward mutual alignment. The effect of variable X‐ray incidence angles has been investigated. With a weak addition of ammonia (from 1% to 3% of the gas mixture) the density has been found to decrease by more than one order of magnitude. (© 2008 WILEY‐VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim)
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».