Low-power CW laser-assisted synthesis of plasmonic aluminium nanoparticles using low duty cycle optical chopper
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports continuous wave (CW) laser-assisted synthesis of plasmonic aluminium nanoparticles (ANPs) by drastically reducing the laser power density from the existing 10 5 W/cm 2 to 9 W/cm 2 using a specially designed ultralow duty cycle chopper. The aluminium target is subjected to laser irradiation by keeping it in a liquid medium maintained at a specific temperature. The effect of chopping frequencies (F), temperatures (T), and surfactant-glucose (C) on the formation of ANPs are investigated through field emission scanning electron microscopic and UV-visible spectroscopic analyses. The energy required for the ejection of ANPs from the target is obtained from the optical source, thermal source, and the molecular collision due to convection current. The purity of the nanoparticle is determined from energy dispersive spectroscopic analysis. The analysis reveals that ANPs of sizes in the range 20–50 nm are formed when F = 30 Hz, T = 60 °C, and C = 18 mg/cc, exhibiting excellent ageing stability. The photoluminescence spectrum, power spectrum, and CIE analyses for the excitations at 350 nm and 390 nm indicate the emission to be blue, suggesting that it is a suitable fluorescence material for UV-plasmonics.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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 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 ».