Experimental and theoretical study of the characteristics of LSPR peaks for metal NPs produced by controlling Ar ambient gas pressure to enhance the efficiency of solar cells
Notice bibliographique
Résumé
In this study, silver (Ag) nanoparticle thin films were deposited on microscope slide glass and Si wafer substrates using the pulsed-laser deposition (PLD) technique in Ar ambient gas pressures of 1 × 10−3 and 7.5 × 10−1 mbar. AFM analysis has shown that the number of Ag nanoparticles reaching the substrate decreased with increasing Ar gas pressure. As a result of Ar ambient gas being allowed into the vacuum chamber, it was observed that the size and height of Ag nanoparticles decreased and the interparticle distances decreased. According to the absorption spectra taken by a UV–vis spectrometer, the wavelength where the localised surface plasmon resonance (LSPR) peak appeared was shifted towards the longer wavelength region in the solar spectrum as Ar background gas pressure was decreased. This experiment shows that LSPR wavelength can be tuned by adjusting the size of metal nanoparticles, which can be controlled by changing Ar gas pressure. The obtained extinction cross section spectra for Ag nanoparticle thin film was theoretically analysed and determined by using the metal nanoparticle–boundary element method (MNPBEM) toolbox simulation program. In this study, experimental spectrum and simulation data for metal nanoparticles were acquired, compared, and determined to be in agreement.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».