Optoplasmonic Effects in Highly Curved Surfaces for Catalysis, Photothermal Heating, and SERS
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Surface curvature can be used to focus light and alter optical processes. Here, we show that curved surfaces (spheres, cylinders, and cones) with a radius of around 5 μm lead to maximal optoplasmonic properties including surface-enhanced Raman scattering (SERS), photocatalysis, and photothermal processes. Glass microspheres, microfibers, pulled fibers, and control flat substrates were functionalized with well-dispersed and dense arrays of 45 nm Au NP using polystyrene- block -poly-4-vinylpyridine (PS- b -P4VP) and chemically modified with 4-mercaptobenzoic acid (4-MBA, SERS reporter), 4-nitrobenzenethiol (4-NBT, reactive to plasmonic catalysis), or 4-fluorophenyl isocyanide (FPIC, photothermal reporter). The various curved substrates enhanced the plasmonic properties by focusing the light in a photonic nanojet and providing a directional antenna to increase the collection efficacy of SERS photons. The optoplasmonic effects led to an increase of up to 1 order of magnitude of the SERS response, up to 5 times the photocatalytic conversion of 4-NBT to 4,4′-dimercaptoazobenzene when the diameter of the curved surfaces was about 5 μm and a small increase in photothermal effects. Taken together, the results provide evidence that curvature enhances plasmonic properties and that its effect is maximal for spherical objects around a few micrometers in diameter, in agreement with a theoretical framework based on geometrical optics. These enhanced plasmonic effects and the stationary-phase-like plasmonic substrates pave the way to the next generation of sensors, plasmonic photocatalysts, and photothermal devices.
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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 | 0,000 | 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 ».