已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

A DFT Based Approach to Sense the SF6 Decomposed Gases Using Ni-doped WS2 Monolayer

兴奋剂 六氟化硫 单层 吸附 材料科学 带隙 密度泛函理论 电导率 原子物理学 化学物理 化学 纳米技术 物理化学 计算化学 物理 光电子学 有机化学
作者
Suman Sarkar,Papiya Debnath,Debashis De,Manash Chanda
出处
期刊:Iete Technical Review 卷期号:40 (5): 621-631 被引量:8
标识
DOI:10.1080/02564602.2022.2143916
摘要

In this paper, we investigated Ni-doped WS2 (Ni@WS2) to detect the H2S, SO2, SOF2, and SO2F2 gases, which are also decomposition gases of SF6 (sulphur hexafluoride). Hence, Electron Difference density, adsorption length and energy, band structure (B.S.), charge transfer, and density of states (DOS) are detailed and studied in depth. The adsorption energy of SF6 decomposition gases i.e. H2S, SO2, SOF2, SO2F2 on Ni@WS2 are found to be −1.3, −1.46, −1.64, and −1.8 eV, respectively, which is superior as compared to other materials. It has been observed through the band structure analysis that after adsorption of SF6 decomposed gas on Ni modified WS2 bandgap reduces, and as a result, conductivity also changes. The dip in bandgap after adsorption of H2S, SO2, SOF2, and SO2F2 on Ni decorated WS2 can be arranged as Ni@WS2@SO2F2> Ni@WS2@SOF2> Ni@WS2@H2S > Ni@WS2@SO2. In brief, these investigations are very efficacious for detecting H2S, SO2, SOF2, and SO2F2 gases, by Ni-doped WS2 monolayer.
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
garyaa完成签到,获得积分10
4秒前
科研通AI5应助练习者采纳,获得150
5秒前
garyaa发布了新的文献求助10
7秒前
10秒前
科研通AI5应助活力立诚采纳,获得10
15秒前
15秒前
JamesPei应助科研通管家采纳,获得10
16秒前
16秒前
Akim应助科研通管家采纳,获得10
16秒前
SciGPT应助科研通管家采纳,获得10
16秒前
上官若男应助科研通管家采纳,获得10
16秒前
18秒前
ste56完成签到,获得积分10
20秒前
21秒前
执着土豆发布了新的文献求助20
21秒前
石中酒发布了新的文献求助20
25秒前
orixero应助yiyi采纳,获得10
25秒前
希望天下0贩的0应助nfei采纳,获得30
35秒前
练习者发布了新的文献求助150
37秒前
ZTF完成签到,获得积分10
38秒前
17完成签到 ,获得积分10
43秒前
活力立诚完成签到,获得积分10
44秒前
jiejie完成签到,获得积分10
49秒前
爱咋咋地完成签到 ,获得积分10
55秒前
SciGPT应助糖糖采纳,获得10
57秒前
复杂的保温杯完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
糖糖发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
英勇靖雁发布了新的文献求助10
1分钟前
英勇靖雁完成签到,获得积分20
1分钟前
h0jian09完成签到,获得积分10
1分钟前
完美世界应助糖糖采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
xiaoxiaoli发布了新的文献求助10
1分钟前
jiejie发布了新的文献求助10
1分钟前
冷傲的帽子完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Wang_JN完成签到 ,获得积分10
1分钟前
万能图书馆应助jiejie采纳,获得10
1分钟前
Miao完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
Resilience of a Nation: A History of the Military in Rwanda 888
Evaluating the Cardiometabolic Efficacy and Safety of Lipoprotein Lipase Pathway Targets in Combination With Approved Lipid-Lowering Targets: A Drug Target Mendelian Randomization Study 500
Crystal Nonlinear Optics: with SNLO examples (Second Edition) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3733334
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3277552
关于积分的说明 10003220
捐赠科研通 2993468
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1642702
邀请新用户注册赠送积分活动 780596
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 748912