MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4249699427 · doi:10.1002/9783527808465.emc2016.6396

Some applications of analytical electron microscopy and high‐resolution spectroscopy in the study of functional materials

2016· other· en· W4249699427 sur OpenAlexaff
Sagar Prabhudev, Samantha Stambula, Lidia Chincilla, Hanshuo Liu, Edson P. Bellido, Isobel C. Bicket, Alexandre Pofelski, Steffi Y. Woo, Matthieu Bugnet, Stefan Loeffler, David Rossouw, Christian Wiktor, Gianluigi A. Botton

Notice bibliographique

RevueEuropean Microscopy Congress 2016: Proceedings · 2016
Typeother
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectron energy loss spectroscopyScanning transmission electron microscopyMaterials scienceNanotechnologySpectroscopyTransmission electron microscopyDark field microscopyAnnealing (glass)Chemical physicsHigh-resolution transmission electron microscopyEnergy-dispersive X-ray spectroscopyGrapheneMicroscopyScanning electron microscopeChemistryOpticsComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electron microscopy has always played an important role in the development of new materials and for understanding properties of complex functional materials. The recent developments in instrumentation have significantly improved the insight that such techniques can provide, particularly for nanoscale materials and for fundamental studies related to bonding and electronic structure. In the area of functional materials, namely energy storage and conversion materials, plasmonic structures, and quantum materials, detailed microscopy is needed to optimize material properties and to understand their electronic properties. Here we highlight recent examples of work related to the study of functional materials, illustrating the crucial role of imaging and spectroscopy for the characterization and understanding of these materials. Using an aberration‐corrected TEM equipped with electron energy loss spectroscopy (EELS), we have studied the mechanism of cluster formation following atomic layer deposition on graphene nanosheets. We have also shown, with electron energy loss near‐edge structures (ELNES), that it is possible to detect the presence of N dopant atoms at different atomic sites [1]. With high‐angle annular dark‐field scanning transmission electron microscopy (HAADF‐STEM) and EELS, we have studied the evolution of alloy catalysts following in‐situ and ex‐situ annealing procedures. Starting with a disordered PtFe nanoparticle, we captured the ordering transformation, showing evidence of the formation of ordered Pt and Fe rich planes, and evidence of both Pt and Fe‐rich shells over an ordered core (Figure 1) [2]. We also showed that the Pt surface segregation induces local strain and atomic displacements [2] (Figure 2) that can be further correlated to the enhanced activity of the material [3,4]. Using in‐situ heating, it has also been possible to study the alloying phenomena of AuPt nanoparticles showing evidence of full miscibility starting at 200ºC (Figure 3), well below the thermodynamically expected temperature. At high‐temperature, we have also detected the formation of unexpected ordered structures (Figure 4). Furthermore, we found that the annealing leads to mostly phase separation and monolayer surface segregation [5]. In a related catalyst system, we have been able to study the evolution of catalysts and hybrid supports, visualizing the presence of single atom dissolution of catalysts [6]. Similar approaches have been used to study the structure of LiNi x Mn y Co 1‐x‐y O 2 (known as “NMC”) and (Li rich) NMC compounds. In this work, using a combination of HAADF‐STEM and EELS, together with multiple‐linear least squares fitting, we have demonstrated the mechanisms of charge compensation, following electrochemical cycling and the presence of monolayer‐like surface changes in the valence of transition metal ions. STEM imaging and ELNES demonstrate the presence of local heterogeneities in the Li and transition metal distribution and in the local carriers distribution. The same techniques are used to probe the localization of charges in a variety of high‐temperature superconductors [7,8]. Finally, examples of plasmonic imaging of hybridization phenomena in metallic nanostructures, together with rigorous simulations of the optical response, will be shown [9]. These examples highlight the power and versatility of analytical techniques in the TEM to solve important materials science and fundamental physics problems.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Microscopy Congress 2016: ProceedingsMême sujetElectrocatalysts for Energy ConversionTravaux en français237 207