Contactless Scanning Near‐Field Optical Dilatometry Imaging at the Nanoscale
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To date, there are very few experimental techniques, if any, that are suitable for the purpose of acquiring quantitative maps of the thermal expansivity of 2D materials and nanostructured thin films with nanoscale lateral resolution in spite of huge demand for nanoscale thermal management, for example in designing integrated circuitry for power electronics. Besides, contactless analytical tools for determining the thermal expansion coefficient (TEC) are highly desirable because probes in contact with the sample significantly perturb any thermal measurements. Here, ω‐2ω near‐field thermoreflectance imaging is presented as a novel, all‐optical, and contactless technique to map the TEC at the nanoscale with precision. Testing of this technique is performed on nanogranular films of gold and multilayer graphene (ML‐G) platelets. With ω‐2ω near‐field thermoreflectance, it is demonstrated that the TEC of Au is higher at the metal‐insulator interface, with an average of (17.12 ± 2.30) ×10−6 K−1 in agreement with macroscopic techniques. For ML‐G, the average TEC is (−5.77 ± 3.79) x10−6 K−1 and is assigned to in‐plane vibrational bending modes. A vibrational‐thermal transition from graphene to graphite is observed, where the TEC becomes positive as the ML thickness increases. The nanoscale method here reported demonstrates results in excellent agreement with its macroscopic counterparts, as well as superior capabilities to probe 2D materials and interfaces.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».