In Situ Growth of PbS Nanoparticles without Organic Linker on ZnO Nanostructures via Successive Ionic Layer Adsorption and Reaction (SILAR)
Notice bibliographique
Résumé
The process of effective solar energy harvesting and conversion requires efficient photon absorption, followed by charge generation and separation, then electron transfer. Nanostructured materials have been considered as potential building blocks for the development of future generations of solar cells. Much attention has been given to wide-bandgap semiconductor nanowires, combined and sensitized with low-bandgap semiconductors effectively attached to the nanowires for low-cost and highly efficient solar cells. Here, the in situ growth of lead sulfide (PbS) nanoparticles on the surface of zinc oxide (ZnO) nanowires grown by the Successive Ionic Layer Adsorption and Reaction (SILAR) technique is presented for different numbers of cycles. The morphology and structure of PbS nanoparticles are confirmed by Scanning Electron Microscopy (SEM), revealing the decoration of the nanowires with the PbS nanoparticles, Transmission Electron Microscopy (TEM) and HR-TEM, showing the tight attachment of PbS nanoparticles on the surface of the ZnO nanowires. The Selected Area Electron Diffraction (SAED) confirms the crystallization of the PbS. Photoluminescence spectra show a broad and more intense deep-level emission band.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».