Ionic screening of charged impurities in electrolytically gated graphene: A partially linearized Poisson-Boltzmann model
Notice bibliographique
Résumé
We present a model describing the electrostatic interactions across a structure that consists of a single layer of graphene with large area, lying above an oxide substrate of finite thickness, with its surface exposed to a thick layer of liquid electrolyte containing salt ions. Our goal is to analyze the co-operative screening of the potential fluctuation in a doped graphene due to randomness in the positions of fixed charged impurities in the oxide by the charge carriers in graphene and by the mobile ions in the diffuse layer of the electrolyte. In order to account for a possibly large potential drop in the diffuse later that may arise in an electrolytically gated graphene, we use a partially linearized Poisson-Boltzmann (PB) model of the electrolyte, in which we solve a fully nonlinear PB equation for the surface average of the potential in one dimension, whereas the lateral fluctuations of the potential in graphene are tackled by linearizing the PB equation about the average potential. In this way, we are able to describe the regime of equilibrium doping of graphene to large densities for arbitrary values of the ion concentration without restrictions to the potential drop in the electrolyte. We evaluate the electrostatic Green's function for the partially linearized PB model, which is used to express the screening contributions of the graphene layer and the nearby electrolyte by means of an effective dielectric function. We find that, while the screened potential of a single charged impurity at large in-graphene distances exhibits a strong dependence on the ion concentration in the electrolyte and on the doping density in graphene, in the case of a spatially correlated two-dimensional ensemble of impurities, this dependence is largely suppressed in the autocovariance of the fluctuating potential.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».