Enhancement of band edge luminescence in ZnSe nanowires
Notice bibliographique
Résumé
In order to realize the full potential of nanowires for optical applications, it is essential to synthesize nanowires that can emit predominantly via band to band or band edge (BE) transitions. However, many compound semiconductor nanowires, irrespective of the method of their growth, contain a high density of native defects; these result in competing deep defect (DD) related emission, limiting their utility for optoelectronic device applications. The concentration of these native defect states depends on the gas phase stoichiometry. In this work, we report on the influence of gas phase stoichiometry on the structural and optical properties of single crystal zinc selenide (ZnSe) nanowires. We find that nanowires grown under stoichiometric conditions contain such defect states with associated weak BE emission and strong DD emission. However, nanowires grown under Zn-rich conditions were characterized by photoluminescence spectra dominated by strong BE emission while those grown under Se-rich conditions showed strong DD related emission. Hence, it is necessary to develop a strategy for enhancing the BE emission while simultaneously quenching the DD emission. We demonstrate a technique of postgrowth treatment that can effectively perform this function, and using this strategy the ratio of the BE/DD emission can be increased by a factor of several thousands, at least an order of magnitude higher than previously reported values. This reveals BE dominated photoluminescence in these nanowires and makes these nanowires suitable for developing future optoelectronic devices.
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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 ».