Atomic Cartography of High‐Entropy Cs <sub>2</sub> <i>B</i> Cl <sub>6</sub> Perovskite‐Inspired Materials: The Vital Role of Solid‐State NMR Spectroscopy in Identifying Elemental Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The burgeoning field of high‐entropy materials (HEMs) has sparked significant interest by leveraging synergistic “cocktail effects” from inexpensive and abundant elements to access unprecedented physical, optical, and chemical properties. While standard characterization techniques, such as diffraction and energy‐dispersive X‐ray spectroscopy, provide valuable insights, they often fall short in elucidating the intricate atomic‐level disorder and the presence of nanoscale phase separation or persistent nanodomains. To overcome these limitations, this work introduces a robust and rapid analytical method based on solid‐state 133 Cs nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy, capable of directly probing atomic‐level mixing in these complex materials. This technique is demonstrated by exploring a series of Cs 2 B Cl 6 (where B represents various combinations of 1 to 8 elements at the B ‐site) perovskite‐inspired materials synthesized via multiple routes. Although X‐ray diffraction and EDX suggest successful HEM formation across all methods, 133 Cs NMR analysis reveals the prevalence of phase separation and preferred elemental clustering. A high‐energy mechanochemical synthetic approach is proven to drive atomic‐level mixing of up to eight elements. These results demonstrate the need for a synergistic approach that combines local atomic sensitivity using NMR methods with long‐range order diffraction methods to solve chemical structure and comprehensively assess rational design strategies for halogen‐containing materials.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».