Computational Methods for Ensemble Averaged Surface-Enhanced Raman Scattering

系综平均表面增强拉曼散射的计算方法

基本信息

  • 批准号:
    2312222
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 52.58万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Continuing Grant
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2023-06-01 至 2026-05-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

With support from the Chemical Theory, Models and Computational Methods program in the Division of Chemistry, Professor Lasse Jensen of Pennsylvania State University will develop new theoretical methods to describe ensemble averaged surface-enhanced Raman scattering (SERS). SERS is a powerful technique that can be used to obtain detailed information about chemical reactions and the orientation of molecules on surfaces. Modeling is important to obtain this information but remains difficult due to the complicated interface and the need to average over many different molecular orientations. Professor Lasse Jensen and his team will develop new computational tools to describe this spectroscopy that will be disseminated to the broad scientific community through incorporation into available computational chemistry software packages. Using interactive simulators, Dr. Jensen will educate students on nano-concepts, machine learning and fundamental theory; and emphasize the interplay between theory and experiments. In this project, the Jensen team at Pennsylvania State University will develop a multiscale model that goes beyond the harmonic approximation and allows for sampling over molecular configurations such that ensemble averaged surface-enhanced Raman scattering (SERS) can be modeled. The proposed research will provide new theoretical tools for fundamental understanding of dynamics and orientation of molecules on nanoparticle surfaces for characterizing of interfaces of relevance for heterogeneous catalysis, photovoltaics, and molecular sensing. The combination of a machine-learning approach with an efficient multiscale model is expected to enable simulations of ensemble-averaged SERS spectra that include both electromagnetic and chemical enhancement mechanisms. The developed computational tools will be disseminated to a broad scientific community through incorporation into software packages.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
在化学系化学理论、模型和计算方法项目的支持下,宾夕法尼亚州立大学的Lasse Jensen教授将开发新的理论方法来描述系综平均表面增强拉曼散射(SERS)。SERS是一种强大的技术,可用于获得有关化学反应和表面分子取向的详细信息。建模对于获得这些信息很重要,但由于复杂的界面和需要对许多不同的分子取向进行平均,因此建模仍然很困难。Lasse Jensen教授和他的团队将开发新的计算工具来描述这种光谱学,这些工具将通过整合到可用的计算化学软件包中,传播到广泛的科学界。詹森博士将使用交互式模拟器向学生讲授纳米概念、机器学习和基础理论;强调理论与实验的相互作用。在这个项目中,宾夕法尼亚州立大学的Jensen团队将开发一个超越谐波近似的多尺度模型,并允许在分子构型上采样,这样就可以模拟集合平均表面增强拉曼散射(SERS)。所提出的研究将为基本理解纳米颗粒表面分子的动力学和取向提供新的理论工具,用于表征与多相催化、光伏和分子传感相关的界面。将机器学习方法与高效的多尺度模型相结合,有望实现包括电磁和化学增强机制在内的综合平均SERS谱的模拟。开发的计算工具将通过纳入软件包向广泛的科学界传播。该奖项反映了美国国家科学基金会的法定使命,并通过使用基金会的知识价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Lasse Jensen其他文献

Hydroxyl and amino functionalized cyclometalated Ir(III) complexes: Synthesis, characterization and cytotoxicity studies
羟基和氨基功能化环金属化 Ir(III) 配合物:合成、表征和细胞毒性研究
  • DOI:
    10.1016/j.jorganchem.2015.05.035
  • 发表时间:
    2015-08
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Xing Chen;Lasse Jensen;Changqing Yi;Mei-Jin Li
  • 通讯作者:
    Mei-Jin Li
A review of the use of virtual reality head-mounted displays in education and training
  • DOI:
    10.1007/s10639-017-9676-0
  • 发表时间:
    2017-11-25
  • 期刊:
  • 影响因子:
    5.400
  • 作者:
    Lasse Jensen;Flemming Konradsen
  • 通讯作者:
    Flemming Konradsen
Modeling the near-field effect on molecular excited states using the discrete interaction model/quantum mechanical method.
使用离散相互作用模型/量子力学方法模拟分子激发态的近场效应。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2024
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Hepeng Ye;Jeffrey C. Becca;Lasse Jensen
  • 通讯作者:
    Lasse Jensen
Enhancing cancer radiotherapy efficacy using NanOx, a novel oxygenating perfluorocarbon nanoemulsion that reverses tumour hypoxia
使用NanOx提高癌症放疗疗效,NanOx是一种新型的充氧全氟化碳纳米乳液,可逆转肿瘤缺氧状况
  • DOI:
    10.1016/j.canlet.2024.217406
  • 发表时间:
    2025-02-28
  • 期刊:
  • 影响因子:
    10.100
  • 作者:
    Maitiú Ó Murchú;Xuehua Lin;Melissa Anne Tutty;Christina Cahill;Ian Miller;Lasse Jensen;Adriele Prina-Mello;Niamh Lynam-Lennon;Stephen G. Maher;Helena Kelly;Jacintha O'Sullivan
  • 通讯作者:
    Jacintha O'Sullivan
Seeking a Au–C stretch on gold nanoparticles with sup13/supC-labeled N-heterocyclic carbenes
在金纳米粒子上寻找具有碳-13 标记的 N-杂环卡宾的金-碳键拉伸
  • DOI:
    10.1039/d3cc04973f
  • 发表时间:
    2023-12-07
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.200
  • 作者:
    Isabel M. Jensen;Shayanta Chowdhury;Gaohe Hu;Lasse Jensen;Jon P. Camden;David M. Jenkins
  • 通讯作者:
    David M. Jenkins

Lasse Jensen的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Lasse Jensen', 18)}}的其他基金

Collaborative Research: Detailed Mechanistic Pathways of Surface Catalysis using SERS Spectroscopy: A Joint Theoretical and Experimental Synergistic Approach
合作研究:使用 SERS 光谱的表面催化的详细机理路径:理论和实验联合协同方法
  • 批准号:
    2106151
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 52.58万
  • 项目类别:
    Standard Grant
New methods for linear and nonlinear Spectroscopy in inhomogeneous electromagnetic fields
非均匀电磁场中线性和非线性光谱学的新方法
  • 批准号:
    1856419
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 52.58万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: A Mechanistic Study of Chemical Enhancement in Surface Enhanced Raman Spectroscopy and Graphene Enhanced Raman Spectroscopy
合作研究:表面增强拉曼光谱和石墨烯增强拉曼光谱化学增强的机理研究
  • 批准号:
    1707657
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 52.58万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Surface-enhanced linear and nonlinear vibrational spectroscopy from first-principles
基于第一原理的表面增强线性和非线性振动光谱
  • 批准号:
    1362825
  • 财政年份:
    2014
  • 资助金额:
    $ 52.58万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CAREER: Theoretical studies of optical properties of molecules near metal nanostructures
职业:金属纳米结构附近分子光学性质的理论研究
  • 批准号:
    0955689
  • 财政年份:
    2010
  • 资助金额:
    $ 52.58万
  • 项目类别:
    Continuing Grant

相似国自然基金

油纸绝缘水分平衡机理及界面功能层介入调控方法研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
基于多模态嵌入的RNA远程同源模板识别方法研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
化学气相沉积法制备磷化镓单晶工艺及调控机制研究
  • 批准号:
    JCZRLH202500969
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
湖北省极端低温雨雪冰冻预报与评估方法研究
  • 批准号:
    JCZRLH202501273
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
地质样品中战略矿产元素电弧激发机理与分析方法研究
  • 批准号:
    JCZRLH202501244
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
基于微观结构演化机理的铜-铜混合键合工艺优化方法研究
  • 批准号:
    JCZRYB202500837
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
变化环境下长江棉区水热耦合灾害监测方法及影响评估研究
  • 批准号:
    JCZRYB202501139
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
基于开放集学习的多模态动态血压监测方法研究
  • 批准号:
    JCZRYB202501254
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
基于可调谐力学超材料的船舶推进系统低频振动控制方法研究
  • 批准号:
    JCZRLH202500731
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
新能源电池低剂量高分辨X射线检测方法研究
  • 批准号:
    JCZRLH202500818
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目

相似海外基金

CAREER: Ensemble Kalman Methods and Bayesian Optimization in Inverse Problems and Data Assimilation
职业:反问题和数据同化中的集成卡尔曼方法和贝叶斯优化
  • 批准号:
    2237628
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 52.58万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Improving flexibility and performance of the Acute Care Enhanced Surveillance (ACES) System for public health surveillance: an ensemble of state-of-the-art machine learning and rule-based natural language processing methods
提高用于公共卫生监测的急性护理增强监测 (ACES) 系统的灵活性和性能:最先进的机器学习和基于规则的自然语言处理方法的集合
  • 批准号:
    468864
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 52.58万
  • 项目类别:
    Operating Grants
Penalty, non-penalty shrinkage and ensemble methods for low and high dimensional data
低维和高维数据的惩罚、非惩罚收缩和集成方法
  • 批准号:
    RGPIN-2019-04101
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 52.58万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Methods for Nonlinear, Non-Gaussian, and Data-Driven Ensemble Data Assimilation in Large-Scale Applications
大规模应用中非线性、非高斯和数据驱动的集合数据同化方法
  • 批准号:
    2152814
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 52.58万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Using ensemble methods to improve sleep stage predictions
使用集成方法改进睡眠阶段预测
  • 批准号:
    573243-2022
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 52.58万
  • 项目类别:
    University Undergraduate Student Research Awards
Efficient Ensemble Methods for Predictive Fluid Flow Simulations Subject to Uncertainty
用于预测不确定性流体流动模拟的有效集成方法
  • 批准号:
    2120413
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 52.58万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Penalty, non-penalty shrinkage and ensemble methods for low and high dimensional data
低维和高维数据的惩罚、非惩罚收缩和集成方法
  • 批准号:
    RGPIN-2019-04101
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 52.58万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Penalty, non-penalty shrinkage and ensemble methods for low and high dimensional data
低维和高维数据的惩罚、非惩罚收缩和集成方法
  • 批准号:
    RGPIN-2019-04101
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 52.58万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Improving Ensemble Methods in Machine Learning
改进机器学习中的集成方法
  • 批准号:
    551115-2020
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 52.58万
  • 项目类别:
    University Undergraduate Student Research Awards
Penalty, non-penalty shrinkage and ensemble methods for low and high dimensional data
低维和高维数据的惩罚、非惩罚收缩和集成方法
  • 批准号:
    RGPIN-2019-04101
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 52.58万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了