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02.01.2019

Multivariable optimization of carbon nanoparticles synthesized from waste facial tissues by artificial neural networks, new material for downstream quenching of quantum dots

Zeitschrift:
Journal of Materials Science: Materials in Electronics
Autoren:
Taha Roodbar Shojaei, Mohamad Amran Mohd Salleh, Hossein Mobli, Mortaza Aghbashlo, Meisam Tabatabaei
Wichtige Hinweise

Electronic supplementary material

The online version of this article (https://​doi.​org/​10.​1007/​s10854-018-00595-0) contains supplementary material, which is available to authorized users.

Abstract

In this study, water-soluble carbon nanoparticles (CNPs) were synthesized by using waste facial tissue as a non-recyclable waste and the efficiency of CNPs in quenching mechanism of cadmium-telluride quantum dots (QDs) was investigated. In addition, CNPs synthesis was modeled by using artificial neural networks (ANN). To find the optimum model, ANN was trained by using different algorithms. Then, the generated models were statistically assessed and subsequently, the capability of the selected model for predicting the mean diameter size of the nanoparticles was verified. Based on the results, the model GA-4-7-1 had the most optimal statistical characteristics. Furthermore, the most pronounced effect on mean diameter size was associated to HNO3 concentration while temperature demonstrated the least influence. Moreover, the quenching study confirmed the capability of the synthesized CNPs in quenching QDs.

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Zusatzmaterial
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10854_2018_595_MOESM1_ESM.doc
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