Demonstration of Copper:pLA-like nanocomposite-based distributed Bragg reflector gas sensor
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Plasma polymerization, commonly considered a type of plasma-enhanced chemical vapour deposition (PECVD), is a popular method for depositing organic thin films.However, it often produces films with limited molecular complexity due to the necessity to use relatively low molar mass precursors that can be vaporized.To address these limitations, plasma-assisted vapour thermal deposition (PAVTD) was developed.In PAVTD, a solid polymer undergoes thermal degradation (evaporation) in a crucible, producing oligomers with higher molar masses (10 2 -10 3 g.mol - ) than typical PECVD precursors.These oligomers are then re-polymerized in RF plasma, allowing PAVTD films to exhibit properties characteristic of classical polymer physics and chemistry, a rarity for plasma polymers.This process enables the precise control of properties such as biodegradability and hydrolyzability, as demonstrated in polylactic acid (PLA)-based films.PAVTD effectively bridges the gap between classical and plasma polymers.To enhance stability and deposition rates, continuous-PAVTD has been developed using standard FDM 3D printing filaments, achieving deposition rates up to several nanometers per second.This advancement addresses deposition duration and stability issues, making PAVTD a practical tool for studying plasma polymerization.Furthermore, PAVTD can be combined with other vacuum-based thin film deposition techniques like gas aggregation source of nanoparticles (GAS).This capability was demonstrated by fabricating Cu:PLA-like nanocomposite-based distributed Bragg reflector (DBR), where the reproducibility of the deposition rate matters significantly.This reflector was tested as a gas sensor for ethanol vapours, exhibiting strong reflectance peak shifts.
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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 découle