Plasmonic Properties of Supported Silver Nanocrystals: Tuning and Anisotropy
Notice bibliographique
Résumé
Silver nanoparticles support strong localized surface plasmon resonances (LSPRs) in the visible region of the spectrum affording them great potential for refractive index sensing, molecular sensing, Raman and fluorescent signal enhancement, and fabrication of optical materials.Characterization of the effects on the plasmonic properties of the particles in terms of size, shape, and anisotropy in their local environment, and how these factors are related to intrinsic properties such as absorption, scattering, and transmission of incident radiation is required for the rational design of materials.This work focuses on the optical properties of ensembles of silver nanocubes (AgNCs) supported by dielectric materials.AgNCs support multiple plasmon resonances in the ultraviolet-visible region of the spectrum which are strongly influenced by anisotropy in their local environment.Nanocrystals of various sizes studied in this work were synthesized via the polyol method and dispersed as Langmuir films for transfer to solid substrates.Ultraviolet-visible spectroscopy was employed to monitor the peak positions and optical properties associated with the LSPR modes present in these systems.The peak positions, range, refractive index sensitivities (RIS), and figures of merit (FOM) were determined for observable modes in colloidal and contrasted with those of solid supported AgNCs.Modes present in colloidal AgNCs cannot be tuned independently while some modes present in solid supported AgNC allow for independent tuning by varying the anisotropy of the surrounding environment selectively.Similarly the effects of angle of incidence and polarization on transmission, scattering, and absorption of incident radiation is quantified for solid supported AgNCs as functions of size and refractive index of the solid support.
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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) | 0,000 | 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 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 ».