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Enregistrement W1983136922 · doi:10.1103/physrevb.83.245442

Dirac point resonances due to atoms and molecules adsorbed on graphene and transport gaps and conductance quantization in graphene nanoribbons with covalently bonded adsorbates

2011· article· en· W1983136922 sur OpenAlexaff
S. Ihnatsenka, George Kirczenow

Notice bibliographique

RevuePhysical Review B · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrapheneGraphene nanoribbonsConductanceCovalent bondMoleculeMaterials scienceQuantization (signal processing)Condensed matter physicsChemical physicsNanotechnologyChemistryPhysicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a tight-binding theory of the Dirac point resonances due to adsorbed atoms and molecules on an infinite two-dimensional graphene sheet based on the standard tight-binding model of the graphene $\ensuremath{\pi}$-band electronic structure and the extended H\"uckel model of the adsorbate and nearby graphene carbon atoms. The relaxed atomic geometries of the adsorbates and graphene are calculated using density functional theory. Our model includes the effects of local rehybridization of the graphene from the ${\mathit{sp}}^{2}$ to ${\mathit{sp}}^{3}$ electronic structures that occurs when adsorbed atoms or molecules bond covalently to the graphene. Unlike in previous tight-binding models of Dirac point resonances, adsorbed species with multiple extended molecular orbitals and bonding to more than one graphene carbon atom are treated. More accurate and more general analytic expressions for the Green's function matrix elements that enter the $T$-matrix theory of Dirac point resonances than have been available previously are obtained. We study H, F, OH, and O adsorbates on graphene and for each we find a strong scattering resonance (two resonances for O) near the Dirac point of graphene, by far the strongest and closest to the Dirac point being the resonance for H. We extract a minimal set of tight-binding parameters that can be used to model resonant electron scattering and electron transport in graphene and graphene nanostructures with adsorbed H, F, OH, and O accurately and efficiently. We also compare our results for the properties of Dirac point resonances due to adsorbates on graphene with those obtained by others using density-functional-theory-based electronic structure calculations and discuss their relative merits. We then present calculations of electronic quantum transport in graphene nanoribbons with these adsorbed species. Our transport calculations capture the physics of the scattering resonances that are induced in the graphene ribbons near the Dirac point by the presence of the adsorbates. We find that the Dirac point resonances play a dominant role in quantum transport in ribbons with adsorbates: Even at low adsorbate concentrations the conductance of the ribbon is strongly suppressed and a transport gap develops for electron Fermi energies near the resonance. The transport gap is centered very near the Dirac point energy for H, below it for F and OH, and above it for O. We find conduction in ribbons with adsorbed H atoms to be very similar to that in ribbons with equal concentrations of carbon atom vacancies. We predict ribbons with adsorbed H, F, OH, and O, under appropriate conditions, to exhibit quantized conductance steps of equal height, similar to those that have been observed by Lin et al. [Phys. Rev. B 78, 161409(R) (2008)] at moderately low temperatures, even for ribbons with conductances a few orders of magnitude smaller than $2{e}^{2}/h$.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,546
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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