Wet Chemistry Vitrification and Metal‐to‐Semiconductor Transition of 2D Gray Arsenene Nanoflakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To manipulate the electrical and optical properties of 2D materials via engineering their phases and crystallinity is of great significance for the construction of nanodevices with versatile functions. Herein, the controllable transformation of semimetallic gray arsenene nanoflakes into semiconducting vitreous arsenene nanoflakes via a wet chemistry vitrification method is reported. Experimental studies and theoretical simulations reveal that the vitrification of gray arsenene nanoflakes is attributed to the consumption of arsenic atoms by aqueous HF via the trigger of dissolved oxygen, resulting in a significant variation of band structure rendered by the formation of atomic structure disorderliness and arsenic atom defects/vacancies. Unlike the semimetallic features of pristine gray arsenene nanoflakes, the as‐prepared vitreous arsenene nanoflakes exhibit a strong photoluminescence peak centered at 635 nm corresponding to an optical band gap of 1.95 eV, and the field‐effect transistors based on vitreous arsenene nanoflakes also exhibit definitely p ‐type semiconducting characteristics with a carrier mobility of ≈159.1 cm 2 V −1 s −1 . The wet chemistry induced vitrification of gray arsenene nanoflakes presents an efficient strategy to regulate the electrical and optical properties of arsenene nanoflakes, providing new insights for the interface and band structure engineering of 2D nanomaterials.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».