Moisture adsorption by porous terahertz optical materials: a case study of artificial SiO<sub>2</sub> opals
Notice bibliographique
Résumé
Artificial opals fabricated by sedimentation and self-assembly of colloidal SiO 2 nanoparticles and annealed at different temperatures were recently considered favorable terahertz (THz) optical materials with manageable optical properties. However, interactions between such a porous material and water vapour in a humid atmosphere can hamper their THz applications due to the related changes in the material parameters and additional power loss. To quantify such an effect, in this paper, moisture adsorption by artificial SiO2 opals is studied using THz pulsed spectroscopy. Particularly, opals of two kinds were sedimented from the colloidal suspension of 300-nm-diameter SiO 2 nanoparticles with different intraglobular structures and porosity. They were annealed at temperatures of 200–800°C aimed at changing their internal structure, porosity, and THz optical properties. Opals were dehydrated in a vacuum and then exposed to a humid atmosphere with 82.0 ± 2.0% relative humidity, while their THz complex dielectric permittivity was evaluated in situ in the 0.5–2.5 THz range. The observed changes in the THz dielectric curves were analyzed using the sum rule and the adsorption kinetics models. Our findings reveal a strong dependence of the THz dielectric response, amount of adsorbed water, and adsorption time constant on the opal type and annealing conditions. This effect has a general character: it can hamper real-live applications of a variety of porous THz optical materials and, thus, should be taken into account during their synthesis.
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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) | 0,000 | 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 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 ».