Defect‐Rich MoSe<sub>2</sub> 2H/1T Hybrid Nanoparticles Prepared from Femtosecond Laser Ablation in Liquid and Their Enhanced Photothermal Conversion Efficiencies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract MoSe 2 2H/1T hybrid nanoparticles are prepared by femtosecond laser ablation of MoSe 2 powder in isopropyl alcohol with different laser powers and ablation times, and their formation mechanisms and photothermal conversion efficiencies (PTCEs) are studied. Two types of spherical nanoparticles are observed. The first type is onion‐structured nanoparticles that are formed by nucleation on the surfaces of melted droplets followed by inward growth of {002} planes of MoSe 2 . The second type is polycrystalline nanoparticles, formed by coalescence of crystalline nanoclusters fragmented from the powder during the laser ablation. The nanoparticle size in all samples shows a bimodal distribution, corresponding to different fragmentation mechanisms. The 2H‐to‐1T phase transition in the nanoparticles is likely caused by electron doping from the laser‐induced plasma. The PTCEs of the nanoparticles increase with laser power and ablation time; the highest PTCE is around 38%. After examining the bandgaps and the Urbach energies of the nanoparticles, it is found that the high PTCEs are primarily attributed to defects and structural disorder in the laser‐synthesized nanoparticles, which allow absorption of photons with energies smaller than the bandgap energy and facilitate non‐radiative recombination of photoexcited carriers.
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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 ».