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Enregistrement W4401407438 · doi:10.1021/acsnano.4c02057

Surface Structure of Lecithin-Capped Cesium Lead Halide Perovskite Nanocrystals Using Solid-State and Dynamic Nuclear Polarization NMR Spectroscopy

2024· article· en· W4401407438 sur OpenAlexafffund
Diganta Sarkar, Andriy Stelmakh, Abhoy Karmakar, Marcel Aebli, Franziska Krieg, Amit Bhattacharya, Shane Pawsey, Maksym V. Kovalenko, Vladimir K. Michaelis

Notice bibliographique

RevueACS Nano · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilMinistry of Economic Development and Trade, Government of AlbertaAlberta InnovatesHORIZON EUROPE European Innovation CouncilTechnische Universität MünchenCanada Research ChairsCanada Foundation for InnovationUniversity of AlbertaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Alberta
Mots-clésHalideNanocrystalColloidPerovskite (structure)CaesiumMaterials scienceSolid-state nuclear magnetic resonanceSpectroscopyNuclear magnetic resonance spectroscopyNanoparticleInorganic chemistryChemical engineeringNanotechnologyChemistryCrystallographyPhysical chemistryOrganic chemistryNuclear magnetic resonance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inorganic colloidal cesium lead halide perovskite nanocrystals (NCs) encapsulated by surface capping ligands exhibit tremendous potential in optoelectronic applications, with their surface structure playing a pivotal role in enhancing their photophysical properties. Soy lecithin, a tightly binding zwitterionic surface-capping ligand, has recently facilitated the high-yield synthesis of stable ultraconcentrated and ultradilute colloids of CsPbX 3 NCs, unlocking a myriad of potential device applications. However, the atomic-level understanding of the ligand-terminated surface structure remains uncertain. Herein, we use a versatile solid-state nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopic approach, in combination with dynamic nuclear polarization (DNP) and atomistic molecular dynamics (MD) simulations, to explore the effect of lecithin on the core-to-surface structures of CsPbX 3 (X = Cl or Br) perovskites, sized from micron to nanoscale. Surface-selective (cross-polarization, CP) solid-state and DNP NMR ( 133 Cs and 207 Pb) methods were used to differentiate the unique surface and core chemical environments, while the head-groups {trimethylammonium [–N(CH 3 ) 3 + ] and phosphate (–PO 4 – )} of lecithin were assigned via 1 H, 13 C, and 31 P NMR spectroscopy. A direct approach to determining the surface structure by capitalizing on the unique heteronuclear dipolar couplings between the lecithin ligand ( 1 H and 31 P) and the surface of the CsPbCl 3 NCs ( 133 Cs and 207 Pb) is demonstrated. The 1 H– 133 Cs heteronuclear correlation (HETCOR) DNP NMR indicates an abundance of Cs on the NC surface and an intimate proximity of the –N(CH 3 ) 3 + groups to the surface and subsurface 133 Cs atoms, supported by 1 H{ 133 Cs} rotational-echo double-resonance (REDOR) NMR spectroscopy. Moreover, the 1 H– 31 P{ 207 Pb} CP REDOR dephasing curve provides average internuclear distance information that allows assessment of –PO 4 – groups binding to the subsurface Pb atoms. Atomistic MD simulations of ligand-capped CsPbCl 3 surfaces aid in the interpretation of this information and suggest that ligand –N(CH 3 ) 3 + and –PO 4 – head-groups substitute Cs + and Cl – ions, respectively, at the CsCl-terminated surface of the NCs. These detailed atomistic insights into surface structures can further guide the engineering of various relevant surface-capping zwitterionic ligands for diverse metal halide perovskite NCs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations16
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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