Top-down synthesis and enhancing device adaptability of graphene quantum dots
Notice bibliographique
Résumé
Quantum dots (QD) are rapidly making their way into several application sectors including optoelectronics, and there is a strong need to focus on non-toxic QDs. In this work, we have synthesized graphene QDs in the size range of 1.4-4.2 nm from inexpensive graphite by oxidative cleavage using a sulphuric and nitric acid mixture. A subsequent hydrogen peroxide oxidation step, investigated using two thermal budgets, has resulted in QDs with excellent photoluminescence (PL) intensity. Prolonged, higher temperature oxidation results in smaller size GQDs. X-ray photoelectron spectroscopy analysis confirmed the role of ·OH radicals in the oxidation process and Raman analysis revealed that the higher thermal budget oxidation results in lower defect density. To overcome the challenges in device adaptability due to the inherent acidity in the QDs, a post-synthesis neutralization process was devised. The neutralized GQDs were formed into a film to be used as the active layer in a photodetector device. Fluorescence decay analysis showed there is no significant change in lifetime because of the film formation process. The fabricated GQD photodetector device exhibited high photocurrent under ultraviolet illumination with an ON/OFF ratio of 400% at an applied bias of ±1 V. The device performance underlines the high potential for the non-toxic, top-down synthesized GQDs for application in optoelectronic devices.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».