Relationship between deposition techniques and nanoparticle dispersions for flexible and printed electronics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reverse micelles composed of polystyrene-b-poly(2-vinylpyiridine) have been used to synthesize nanoparticles composed of a wide range of materials, including metals, metal oxides, dielectrics, semiconductors perovskites, and core–shell nanoparticles. In this contribution, we examine the effect of deposition parameters on two-dimensional nanoparticle arrangements from colloidal solutions created using spin coating, dip coating, slot-die coating, and electrospray deposition. Despite the importance of achieving uniform coatings of ordered arrays of colloidal particles, previous studies have not thoroughly addressed this challenge. We show that the adjustability of interparticle distance depends on the deposition technique used and only occurs within the stable defect-free operating window of the deposition parameters. Establishing the specific operating window for each technique for a model system, we propose general guidelines that can be used for ensuring uniform coatings regardless of precursor loading and provide a guide for adjusting the deposition conditions when coating defects occur. We introduces a novel application of ellipsometry to evaluate interparticle spacing in nanoparticle arrays, enhancing our ability to assess film uniformity, allowing for quick and easy tuning of nanoparticle dispersion. Comparisons between spin, dip, and slot-die coating techniques reveal insights into the correlation between interparticle spacing and ordering, highlighting the importance of fitting relationships for various coating samples. This comprehensive comparison and discussion provide a roadmap for future research, outlining current challenges and trends and offering insights into achievable spacings and ordering in coating processes. This allows the classification of various deposition techniques with respect to their suitability for tailored applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».