Optimization of Copper Oxide Nanoparticles Production by Pulsed Laser Ablation: A Study on Energy Density Effects
Notice bibliographique
Résumé
Nanomaterial's especially metal oxide nanoparticles have recently been of interest in many fields such as physics, biology, and medicine.This work employs Pulsed laser ablation in liquid as a clean and versatile technique for synthesizing copper oxide nanoparticles that produce high-quality materials with minimal chemical interference.Copper plates were treated in deionized water using laser energy density to produce copper nanoparticles at two different energy densities of 400 and 800 mJ.Copper oxide nanoparticles categorized by X-ray diffraction method, UV-visible spectroscopy and scanning electron microscopy (SEM).Changes in absorption spectra and subsequent UVvisible spectroscopy were observed for particle size, with a redshift at greater laser intensity (650 nm for 800 mJ compared to 600 nm for 400 mJ).X-ray diffraction (XRD) result presented this material as having a monoclinic crystalline structure with particle size estimated to be between 30 and 60 nm (34.626° and 34.714° 2θ for 400 mJ; 31.49° and 66.45° 2θ for 800 mJ).Specific morphological analyses through SEM showed products contained elongated nanoflake-like shaped particles extending to 800 mJ that aggregated into a rough structure which boost their catalytic effectiveness.These results confirm application for photocatalytic activities, antibacterial activity, and enhanced biomedical science by controlling size, optical, structure, and morphology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».