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Enregistrement W4285397696 · doi:10.1149/ma2022-019726mtgabs

(Invited) Kinetics and Thermodynamics of Swcnts and Bnnts Encapsulation with α-Sexithiophene in Liquid Phase

2022· article· en· W4285397696 sur OpenAlexaff
Charlotte Allard, P. Desjardins, Étienne Gaufrès, Richard Martel

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensUniversité de MontréalPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKineticsMaterials scienceLuminescenceCarbon nanotubeRaman spectroscopyPhotobleachingNanotechnologyEncapsulation (networking)NanotubeRaman scatteringIntermolecular forceChemical physicsFluorescenceChemistryOptoelectronicsMoleculeOrganic chemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single-Walled Carbon Nanotubes (SWNTs) and Boron Nitride Nanotubes (BNNTs) come with hollow 1D centers, which can serve to define narrow spaces for encapsulating small organic dyes. The encapsulation process is of scientific interest because it can be used to tailor the optical properties of the resulting dyes@NTs nanohybrids. Past works have shown that the dyes@SWCNT exhibits a strongly enhanced Raman scattering cross section, while the dyes@BNNTs do emit robust, generally red-shifted, luminescence at wavelengths down to the near-IR. In both cases, the nanotube protects the encapsulated dyes from photobleaching, provides high confinement, and reinforces intermolecular interactions between dyes into specific aggregation states. Here, we compare the liquid phase encapsulation process of α-sexithiophene (6T), which is a conjugated rod-like dye, inside SWCNTs and BNNTs. Raman and luminescence imaging experiments are used to monitor the 6T encapsulation process of a large ensemble of individual nanotubes in liquid-phase. This method probes statistically the encapsulation kinetics using hundreds of individual nanotubes according to various parameters (dye concentration and temperature). The results highlight a kinetic model in which single and double aggregates is formed sequentially. This kinetics and the associated thermodynamic parameters for the 6T encapsulation will be presented and discussed so as to gain a better control over the emission properties of the nanohybrids.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,234 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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