Plasmon-free polymeric nanowrinkled substrates for surface-enhanced Raman spectroscopy of two-dimensional materials
Notice bibliographique
Résumé
We report plasmon-free polymeric nanowrinkled substrates for surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS). Our simple, rapid and cost-effective fabrication method involves depositing a poly(ethylene glycol) diacrylate (PEGDA) prepolymer solution droplet on a fully polymerized, flat PEGDA substrate, followed by drying the droplet at room conditions and plasma treatment, which polymerizes the deposited layer. The thin polymer layer buckles under axial stress during plasma treatment due to its different mechanical properties from the underlying soft substrate, creating hierarchical wrinkled patterns. We demonstrate the variation of the wrinkling wavelength with the drying polymer molecular weight and concentration (direct relations are observed). A transition between micron to nanosized wrinkles is observed at 5 v% concentration of the lower molecular weight polymer solution (PEGDA Mn 250). The wrinkled substrates are observed to be reproducible, stable (at room conditions) and, specially, homogeneous at and below the transition regime, where nanowrinkles dominate, making them suitable candidates for SERS. As a proof-of-concept, the enhanced SERS performance of micro/nano-wrinkled surfaces in detecting graphene and hexagonal boron nitride (h-BN) is illustrated. Compared to the SiO2/Si surfaces, the wrinkled PEGDA substrates significantly enhanced the signature Raman bands intensities of graphene and h-BN by a factor of 8 and 50, respectively.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».