Optical Properties Tuning of SnO<sub>2</sub> Films by Metal Incorporation (Pt,Pd): Correlation with Microstructure Change
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we report on the effect of noble metal doping (namely Pd or Pt) on the optical properties of SnO 2 thin films. The optical constants ( n and k ) of the films, as a function of noble metal nature and content, were obtained using variable angle spectroscopic ellipsometry in the ultraviolet–visible–near infrared (UV–vis–NIR) regions. Ellipsometry analysis showed that we can tune the optical constants of SnO 2 films by changing Pt or Pd doping concentration. In particular, their refractive index increases from 1.6 to ∼2 while varying Pt content from 3 to 12 at. %. The origin of this optical behaviour was correlated to the microstructure change induced by metal doping. X-ray diffraction (XRD) was used to investigate the effect of doping on SnO 2 lattice parameter, on crystallite size and on film preferential orientation. Atomic force microscopy (AFM) was used to estimate the surface roughness of the films. A metal concentration of ∼3 at. % (for both Pt and Pd), which is known to yield the highest SnO 2 gas sensing response, was found to correspond to the highest contraction of the lattice parameter of the films. Finally, the energy band gap of undoped SnO 2 thin films (estimated to 4 eV) was found to shift to lower value while increasing doping concentrations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».