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Enregistrement W4396627508 · doi:10.11159/icnnfc24.122

Density Functional Theory Study of 1,2-, 1,3- and 1,4-Dinitrogen Doping in Graphene

2024· article· en· W4396627508 sur OpenAlexvenueno aff
Nada F. Alzaaqi, Tandabany Dinadayalane

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Recent Advances in Nanotechnology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrapheneDensity functional theoryDopingMaterials scienceGraphene nanoribbonsChemical physicsComputational chemistryCondensed matter physicsNanotechnologyChemistryOptoelectronicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prompt development of carbon-based nanostructured materials has received a wide-spread interest due to their novel physico-chemical properties and applications [1].Modification of 2D graphene with heteroatom substitution is one of the efficient approaches to tuning its electronic and chemical properties.Nitrogen-doped graphene has stimulated lots of interest in manipulating the properties of graphene for applications in diverse research areas [2].Experimental and theoretical studies revealed that doping configuration of nitrogen dopants in graphene can significantly influence the material properties [3], [4], [5], [6].In this study, the finite-sized graphene model, C186H36, was considered to investigate double nitrogen doping within six-membered rings of graphene.Graphitic nitrogen atoms were employed due to their efficiency in fine-tuning the performance of oxygen reduction reaction (ORR) activity and opening of band gap.Three possibilities of dinitrogen doping are 1,2-, 1,3-and 1,4-substitutions, which may consider correspondingly as ortho-, meta-, and para-like substitutions.This comprehensive computational study presents the results of positional preference of double nitrogen doping in multiple non-equivalent six-membered rings.Our aim is to investigate the positional preference of the above-mentioned three different doping possibilities and to reveal any selectivity for doping of two nitrogen atoms within the rings.All structures were fully optimized using density functional theory (DFT) at B3LYP/6-31G(d) level.The energy gap between the highest occupied molecular orbital (HOMO) and the lowest unoccupied molecular orbital (LUMO) values for all the positional isomers were calculated at TPSSh/6-31G(d) level using B3LYP/6-31G(d) optimized geometries.Relative stabilities of these isomers generally follow the trend: 1,4-> 1,3-> 1,2substitution.Interestingly, the location of the ring plays a role in determining the relative stabilities of double nitrogen dopants.Our computational study predicts that the most stable isomers have two nitrogen atoms doped close to the zigzag edge.However, the nitrogen doping at the armchair edge provides the structures with high relative energy.The effect of nitrogen dopants in graphene on HOMO and LUMO energies and HOMO-LUMO energy gaps was analyzed.Our study indicates that the band gap can be opened by controlled nitrogen doping in the graphene model.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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