Population balance modeling of InP quantum dots: Experimentally enabled global optimization to identify unknown material parameters

成核 量子点 动能 能量平衡 渲染(计算机图形) 人口 生物系统 工艺优化 同质性(统计学) 全局优化 明细余额 统计物理学 材料科学 化学 纳米技术 计算机科学 热力学 物理 算法 化学工程 工程类 经典力学 人工智能 机器学习 社会学 人口学 生物
作者
Zhuang Wang,N.E. Traoré,Tobias Schikarski,Lisa M. S. Stiegler,Dominik Drobek,Benjamin Apeleo Zubiri,Erdmann Spiecker,Johannes Walter,Wolfgang Peukert,Lukas Pflug,Doris Segets
出处
期刊:Chemical Engineering Science [Elsevier]
卷期号:281: 119062-119062 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.ces.2023.119062
摘要

Despite great progress in the synthetic chemistry of InP QDs, a predictive model to describe their temporal formation is still missing. In this work, we introduce a population balance model incorporating liquid phase reactions, homogeneous nucleation and reaction-limited growth of InP supported with the highly reproducible and reliable experimental data acquired from an automated robotic synthesis platform. A comparison between experimental kinetic data (different initial concentrations and temperatures) and simulations was made. The proposed model describes the temporal evolution of solid concentration, particle diameter and particle size distribution very well. The quantitative agreement between experiments and simulations was only achieved by global optimization to identify unknown and hardly measurable material parameters and kinetic constants such as surface energy, growth rate constants or activation energies. We see this model rendering the first step towards the development of more refined models that enable rigorous optimization and control of the production process for III-V semiconductors.
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
小二郎应助Seven采纳,获得10
1秒前
NexusExplorer应助梦梦采纳,获得10
1秒前
今后应助believe采纳,获得10
1秒前
科研通AI2S应助Tracy麦子采纳,获得10
1秒前
1秒前
Kaolala完成签到 ,获得积分20
1秒前
L3vine完成签到,获得积分10
2秒前
小王完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
橘子发布了新的文献求助10
3秒前
铁铁完成签到,获得积分10
4秒前
雪白开山完成签到,获得积分10
4秒前
科研通AI5应助lingyan hu采纳,获得10
4秒前
月月鸟应助lingyan hu采纳,获得10
4秒前
5秒前
5秒前
脑洞疼应助lingyan hu采纳,获得10
5秒前
大模型应助lingyan hu采纳,获得10
5秒前
科研通AI5应助lingyan hu采纳,获得10
5秒前
星辰大海应助lingyan hu采纳,获得10
5秒前
今后应助lingyan hu采纳,获得10
5秒前
科目三应助lingyan hu采纳,获得10
5秒前
烟花应助热情的戾采纳,获得10
5秒前
爆米花应助热情的戾采纳,获得10
5秒前
852应助热情的戾采纳,获得10
5秒前
桐桐应助热情的戾采纳,获得10
5秒前
桐桐应助热情的戾采纳,获得10
5秒前
脑洞疼应助热情的戾采纳,获得10
5秒前
wanci应助热情的戾采纳,获得10
5秒前
lalala应助热情的戾采纳,获得10
5秒前
lalala应助热情的戾采纳,获得10
5秒前
英姑应助热情的戾采纳,获得10
5秒前
5秒前
llg完成签到,获得积分10
5秒前
张泽桐发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
JamesPei应助高贵宝莹采纳,获得30
6秒前
7秒前
mo完成签到,获得积分20
8秒前
SYLH应助超帅的水壶采纳,获得10
8秒前
高分求助中
Continuum thermodynamics and material modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2500
Healthcare Finance: Modern Financial Analysis for Accelerating Biomedical Innovation 2000
Applications of Emerging Nanomaterials and Nanotechnology 1111
Covalent Organic Frameworks 1000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 1000
Theory of Block Polymer Self-Assembly 750
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 材料科学 生物 工程类 有机化学 生物化学 纳米技术 内科学 物理 化学工程 计算机科学 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 细胞生物学 免疫学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3481607
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3071658
关于积分的说明 9123400
捐赠科研通 2763408
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1516476
邀请新用户注册赠送积分活动 701579
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 700426