Luminescent Erbium-Based Nanoparticles Synthesized by Pulsed Laser Ablation in Liquid
Notice bibliographique
Résumé
Erbium and erbium oxide nanoparticles (Er-NPs) have been synthesized in deionized (DI) water using the green and environmentally friendly technique of pulsed laser ablation in liquid (PLAL), with laser fluence ranging from 2.5 to 20.9 J/cm 2 . Owing to the careful examination of the nanoparticle morphology, crystal structure, and chemical composition, the occurrence of various growth regimes is evidenced. The size of the Er-NPs is found to increase with the laser fluence, and the formed nanoparticles are surrounded by a thin hydroxide layer of a few nanometers thickness, originating from water and chemical residues. The activation of 4f–4f optical transitions associated with trivalent Er 3+ ions is promoted by the formation of erbium oxide. The Er-NPs having diameters lower than 100 nm are made of Er 2 O 3, whereas Er-NPs of larger dimensions are made of an oxidized erbium oxide matrix containing a large amount of excess Er, the concentration of which increases gradually inside the Er-NPs. The formation of this graded Er/Er 2 O 3 core–shell structure gives rise to a decrease in the Er visible photoluminescence emission. These findings shed light on the influence of the PLAL laser fluence on both the geometry and the composition of Er-NPs, as well as its consequence on their photoemission capacity, making them relevant for easy implementation with tunable properties in advanced photonics devices.
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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 ».