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Enregistrement W2005110985 · doi:10.1088/0022-3727/33/4/320

Modelling of photoinduced discharge of photoreceptors under pulsed photoexcitation: small and large signal xerographic time-of-flight analysis

2000· article· en· W2005110985 sur OpenAlexafffund
Safa Kasap, D Brinkhurst, C.J. Haugen

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics D Applied Physics · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThin-Film Transistor Technologies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhotoexcitationRate equationTrappingElectric fieldOhmNonlinear systemSaturation (graph theory)PhysicsMillisecondMaterials scienceChemistryAtomic physicsClassical mechanicsKineticsQuantum mechanicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A general theoretical model for the photoinduced discharge of a charged photoreceptor is developed by considering non-dispersive charge transport in a high-resistivity semiconductor (insulator in the dark), point form representations of Ohm's law, Gauss's law and Maxwell's equations for the total current, and the trapping and release rate equations. The rate equations incorporate arbitrary strengths of trapping, release, and trap saturation for a single level of traps. In contrast to most previous works, the trap filling effect is fully incorporated into the model which allows its effects to be studied. These equations were combined to create a single general second-order nonlinear partial differential equation which governs the behaviour of the electric field during photoinduced discharge. The general differential equation for the field was then solved numerically using boundary conditions that are representative of pulsed illumination. Solutions were obtained under low injection (0.1% of surface charge) and high injection (10%, 50%, and 99% of surface charge) conditions. Trapping parameters in the model could be adjusted to represent a wide range of trapping conditions including trap saturation. In each case, the time evolution of the discharge was monitored by calculating the trapped and untrapped charge densities at regular intervals throughout the discharge. By differentiating the calculated surface voltage V , the rate discharge d V /d t was also monitored, because it is an experimentally accessible quantity that is widely used in xerographic time-of flight measurements. Results obtained under low injection conditions demonstrated that the dispersion in the charge packet increased with larger values of the mobility reduction factor and smaller values of the trapping and release rates, and r , respectively. Increased charge packet dispersion was seen to cause increased dispersion in d V /d t near the transit time. The temporal spread of arrival times analytically predicted by the Schmidlin equation was found to be in good agreement with the present model in the small signal mode. High injection results illustrated that the dispersion of the charge packet and |d V /d t | increased dramatically with increased injection strength. Under extremely high injection, the dispersion is primarily determined by the amount of injection. The effect of trap saturation under high injection conditions was also investigated. Increased trap saturation caused the packet to become more spread out during the early stages of the discharge. This caused significant decay in |d V /d t | before the shallow-trap controlled transit time, but did not significantly affect the overall dispersion in |d V /d t |.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,177 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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