Elucidating the role of precursors in synthesizing single crystalline lithium niobate nanomaterials: a study of effects of lithium precursors on nanoparticle quality
Notice bibliographique
Résumé
A number of solution-based procedures have been realized for the synthesis of lithium niobate (LiNbO3) nanoparticles (NPs). Relatively little is, however, known about the influences of the selection of lithium (Li) precursors on the resulting dimensions, shapes, crystallinity, and purity of the products. A comparative study is provided herein on the role of different Li precursors during the synthesis of LiNbO3 NPs. To the best of our knowledge, this study provides the first systematic comparison of the effects of various Li reagents on the preparation of LiNbO3 NPs through solvothermal processes. This solution-phase approach was tuned by the inclusion of Li precursors that either lacked carbon based anions (e.g., F-, Cl-, Br-, I-, OH-, NO3-, or SO42-) or contained carbon-based anions (e.g., C2H5O-, C2H3OO-, C5H7OO-, or CO32-). All other variables were held constant during the synthesis, such as reaction temperature, solvent, niobium precursor, and surfactants. The results of these studies suggest that the type of Li precursor selected plays an important role in nanoparticle formation, such as through controlling the uniformity, crystallinity, and aggregation of LiNbO3 NPs. The average diameter of the resulting NPs can also vary from ∼30 to ∼830 nm as a function of the Li reagent used in the synthesis. The selection of Li precursors also influences the phase purity of the products. This comparative study on the preparation of crystalline LiNbO3 NPs represents a critical step forward to understand the influences and roles of precursors in the design of synthetic processes for the preparation of a variety of alkali metal niobates (e.g., including NaNbO3 and KNbO3) and crystalline metal oxide-based NPs containing other transition metals (e.g., titanium, tantalum).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».