Phonon Localization in Boron Nitride Nanotubes: Mixing Effect of 10B Isotopes and Vacancies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We explored the mixing effect of 10 B isotopes and boron (B) or nitrogen (N) vacancies on the atomic vibrational properties of (10, 0) single-wall boron nitride nanotubes (BNNT). The forced oscillation technique was employed to evaluate the phonon modes for the entire range (0-100%) of 10 B isotopes and atomic vacancy densities ranging from 0 to 30%. With increasing isotope densities, we noticed a blue-shift of the Raman active A 1 phonon peak, whereas an increased density of mixed or independent B and N vacancies resulted in the emergence of a new low-frequency peak and the annihilation of the A 1 peak in the phonon density-of-states. High-energy optical phonons were localized as a result of both 10 B isotopes and the presence of mixing defects. We generated typical mode patterns for different defects to show the phonon localization processes due to the defects. We found an asymmetrical nature of the localization length with increasing 10 B isotope content, which corresponds well with the isotope inherited localization length of carbon nanotubes and mono-layer graphene. The localization length falls abruptly with the increase in concentration of both atomic vacancies (B or N) and mixing defects ( 10 B isotope and vacancies). These findings are critical for understanding heat conduction and nanoscopic vibrational investigations like tip-enhanced Raman spectra in BNNT, which can map local phonon energies.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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 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 ».