Metal-Decorated InN Monolayer Senses N<sub>2</sub> against CO<sub>2</sub>
Notice bibliographique
Résumé
Poor selectivity is a common problem faced by gas sensors. In particular, the contribution of each gas cannot be reasonably distributed when a binary mixture gas is co-adsorbed. In this paper, taking CO 2 and N 2 as an example, density functional theory is used to reveal the mechanism of selective adsorption of a transition metal (Fe, Co, Ni, and Cu)-decorated InN monolayer. The results show that Ni decoration can improve the conductivity of the InN monolayer while at the same time demonstrating an unexpected affinity for binding N 2 instead of CO 2 . Compared with the pristine InN monolayer, the adsorption energies of N 2 and CO 2 on the Ni-decorated InN are dramatically increased from −0.1 to −1.93 eV and from −0.2 to −0.66 eV, respectively. Interestingly, for the first time, the density of states demonstrates that the Ni-decorated InN monolayer achieves a single electrical response to N 2, eliminating the interference of CO 2 . Furthermore, the d-band center theory explains the advantage of Ni decorated in gas adsorption over Fe, Co, and Cu atoms. We also highlight the necessity of thermodynamic calculations in evaluating practical applications. Our theoretical results provide new insights and opportunities for exploring N 2 -sensitive materials with high selectivity.
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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 ».