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Enregistrement W4378377761 · doi:10.1021/acs.jpcc.3c03095

Two-Step Synthesis of Large Gold–Silver Alloy Nanoparticles via the Combination of Seeded Growth and Citrate Co-reduction

2023· article· en· W4378377761 sur OpenAlexafffund
Xingming Situ, Serene S. Bayram, Amy Szuchmacher Blum

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for InnovationCentre québécois sur les matériaux fonctionnels
Mots-clésChloroauric acidAlloySilver nitrateMaterials scienceColloidal goldSilver nanoparticleGold alloyNanoparticleDispersitySilver acetateTrisodium citrateChemical engineeringSodium citrateNanotechnologyNuclear chemistryMetallurgyChemistryOrganic chemistryPolymer chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report a novel two-step method for the synthesis of uniform quasi-spherical and monodisperse gold–silver alloy nanoparticles with diameters of approximately 80 nm. In step one, gold–silver alloy seeds (G0) with diameters of approximately 30 nm are synthesized by citrate co-reduction of gold acetate and silver nitrate. In step two, the seeds grow into large alloy nanoparticles with diameters of approximately 80 nm by the combination of seeded growth and citrate co-reduction of gold and silver precursors. Our method makes use of gold acetate (rather than chloroauric acid) as a gold precursor to avoid the formation of silver chloride precipitates during synthesis. To our knowledge, we are the first to prepare gold–silver alloy nanoparticles with diameters of above 70 nm using gold acetate as a gold precursor. The alloy seeds and seed-grown nanoparticles show good control of size and composition, which enables tuning of the plasmonic band of these gold–silver alloy nanoparticles. Gold and silver are distributed uniformly within the cores of all Au-Ag alloy nanoparticles, while the surface is enriched in silver. This silver-enriched surface layer is thicker and more prominent for 25% Au alloy nanoparticles than for 50% and 75% Au alloy nanoparticles.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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