Hydrothermal Synthesis of Ni<sub>3</sub>TeO<sub>6</sub> and Cu<sub>3</sub>TeO<sub>6</sub> Nanostructures for Magnetic and Photoconductivity Applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Despite great attention toward transition metal tellurates especially M 3 TeO 6 (M = transition metal) in magnetoelectric applications, control on single phasic morphology-oriented growth of these tellurates at the nanoscale is still missing. Herein, a hydrothermal synthesis is performed to synthesize single-phased nanocrystals of two metal tellurates, i.e., Ni 3 TeO 6 (NTO with average particle size ∼37 nm) and Cu 3 TeO 6 (CTO ∼ 140 nm), using NaOH as an additive. This method favors the synthesis of pure NTO and CTO nanoparticles without the incorporation of Na at pH = 7 in MTO crystal structures such as Na 2 M 2 TeO 6, as it happens in conventional synthesis approaches such as solid-state reaction and/or coprecipitation. Systematic characterization techniques utilizing in-house and synchrotron-based characterization methods for the morphological, structural, electronic, magnetic, and photoconductivity properties of nanomaterials showed the absence of Na in individual particulate single-phase MTO nanocrystals. Prepared MTO nanocrystals also exhibit slightly higher antiferromagnetic interactions (e.g., T N -NTO = 57 K and T N -CTO = 68 K) compared to previously reported MTO single crystals. Interestingly, NTO and CTO show not only a semiconducting nature but also photoconductivity. The proposed design scheme opens the door to any metal tellurates for controllable synthesis toward different applications. Moreover, the photoconductivity results of MTO nanomaterials prepared serve as a preliminary proof of concept for potential application as photodetectors.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle