En este trabajo sintetizamos nanopartículas KMnF3:Yb3 ,Er3 en fase cúbica de ~105±15 nm, nanopartículas NaYF4:Yb3 ,Tm3 en fase hexagonal de ~195±10 nm y nanopartículas NaYF4:Yb3 ,Er3 en fase hexagonal de ~200±10 nm. Bajo la excitación de 980 nm, la fuerte luminiscencia roja de conversión ascendente (4F9/2⟶4I15/2, el pico se localiza a ~653 nm) de los iones Er3 de las NPs KMnF3:Yb3 ,Er3, la fuerte luminiscencia azul de conversión ascendente (1D2⟶3F4, 1G4⟶3H6; los picos se sitúan a ~451 nm y ~477 nm, respectivamente) de los iones Tm3 de NaYF4:Yb3 ,Tm3, y la fuerte luminiscencia verde de conversión ascendente (4I11/2⟶4I15/2, 4S3/2⟶4I15/2; los picos se sitúan a ~524 nm y ~541 nm, respectivamente) de los iones Er3 de las NPs NaYF4:Yb3 ,Er3. Los materiales luminiscentes de upconversion blancos mixtos pueden obtenerse ajustando la proporción de dopaje de las NPs mencionadas. Se puede utilizar como tinta una solución de ciclohexano de rojo, azul, verde y las NPs blancas mezcladas, y escribir "JLNU" en el papel con un bolígrafo. Sin radiación de 980 nm, no se veía nada. Bajo irradiación de 980 nm, se pueden ver las letras coloreadas "JLNU". Las nanopartículas de conversión ascendente rojas, azules, verdes y blancas mezcladas pueden utilizarse en la falsificación de seguridad.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículo:
Mejora de la citocompatibilidad de los polímeros mediante la nanoestructuración de su superficie
Artículo:
Aumento de la sensibilidad al amoníaco en películas finas nanocristalinas de SnO2 irradiadas con iones pesados.
Artículo:
Aplicación del bloqueo paravertebral en pacientes de alto riesgo con problemas cardiorrespiratorios, hepáticos y renales: informe de un caso
Artículo:
Energía mecánica específica y degradación térmica de compuestos de poli(ácido láctico) y poli(caprolactona)/huesos de dátil
Artículo:
Estimación directa de mapas paramétricos a partir de datos PET dinámicos: Un enfoque de modos condicionales iterados