Gas Adsorption Mechanism on 2D Materials: The Hyperpolarizability Evolution Analyzed by Nonlinear Optics

超极化率 材料科学 吸附 机制(生物学) 非线性光学 非线性系统 非线性光学 化学物理 光学 纳米技术 物理化学 量子力学 物理 化学
作者
Ting‐Yu Yen,Yang‐Hao Hung,Yu‐Zen Lee,Yen‐Teng Ho,Yann­‐Wen Lan,Chiu‐Hsien Wu,Kuan‐Ming Hung,Kuang-Yao Lo
出处
期刊:Advanced Functional Materials [Wiley]
卷期号:34 (42) 被引量:8
标识
DOI:10.1002/adfm.202406005
摘要

Abstract While understanding the competitive adsorption behavior of gas sensor is important, it is yet to be unraveled. Especially for the influence of water molecules to the gas adsorbed on 2D materials. This study explores the potential of layered 2D materials as a candidate material for gas sensing, employing non‐destructive measurement, and second harmonic generation (SHG). The investigation focuses on analyzing oxygen, ammonia, and water vapor adsorbed on a WS 2 surface by studying the evolutions in electric dipole and electric field. Leveraging the simplified bond hyperpolarizability model (SBHM), a foundation is established for gas sensors utilizing high‐quality 2D materials. This approach facilitates the detection of material modifications in response to environmental influences, including the inevitable water molecules. The obtained hyperpolarizability from SBHM exhibits remarkable consistency with Langmuir's adsorption model, confirming the physical adsorption in the system. In addition, the competitive effects between gases are explored by comparing experimental results with theoretical predictions based on Boltzmann distribution and density functional theory (DFT) calculations. This highlights the effectiveness of SHG and SBHM in studying gas adsorption on layered van der Waals materials.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
pikachu发布了新的文献求助10
刚刚
low完成签到,获得积分10
刚刚
欢喜的雁枫应助终究采纳,获得10
1秒前
yy发布了新的文献求助10
3秒前
daishuheng发布了新的文献求助10
3秒前
ccc6195发布了新的文献求助20
3秒前
stupid发布了新的文献求助10
4秒前
小章鱼发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
345给345的求助进行了留言
4秒前
5秒前
脑洞疼应助独角戏采纳,获得30
5秒前
风趣思山发布了新的文献求助10
5秒前
limh完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
5秒前
余如龙完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
7秒前
搜集达人应助yoyo采纳,获得10
7秒前
quan完成签到,获得积分10
7秒前
泠漓发布了新的文献求助10
8秒前
songkoro完成签到,获得积分10
8秒前
脑洞疼应助daishuheng采纳,获得10
9秒前
Mashiro完成签到,获得积分10
9秒前
大个应助橘子味汽水采纳,获得10
9秒前
pikachu完成签到,获得积分10
9秒前
思源应助时光太浅丶采纳,获得10
10秒前
10秒前
10秒前
范范发布了新的文献求助10
10秒前
xuan发布了新的文献求助10
11秒前
自信的昊强完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
orixero应助stupid采纳,获得10
12秒前
12秒前
CipherSage应助呆萌的山柏采纳,获得10
12秒前
柔弱绝施发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
胡英俊完成签到,获得积分20
13秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7583093
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9161776
关于积分的说明 19604859
捐赠科研通 7165133
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266207
关于科研通互助平台的介绍 2431164
邀请新用户注册赠送积分活动 2257518