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
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
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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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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