Optimized photoluminescence of Si nanocrystals produced by ion implantation
Notice bibliographique
Résumé
We have produced Si nanocrystals by implanting Si ions at 90 keV into 430 nm thick SiO<sub>2</sub> films, to fluences from 6 x 10<sup>16</sup> to 1.4 x 10<sup>17</sup> ions/cm<sup>2</sup> (or 9 - 20 at. % excess Si). High temperature anneals at 1100°C and 1200°C in an N<sub>2</sub> ambient followed, to coalesce the excess silicon into nanocrystalline precipitates. Samples were further annealed for 1 hr at 450°C in a 5% H2 95% N<sub>2</sub> ambient to passivate dangling bonds and reduce non-radiative electron-hole recombinations. The films were then characterized by Photoluminescence (PL), and the PL intensity is maximized at 17 at. % excess silicon. This suggests that quantum confinement and/or the total number of nanocrystals is optimized at a Si excess of 17 at. % for high temperature annealing conditions. Annealing at 1100°C results in a greater number of smaller nanocrystals than annealing at 1200°C, and consequently a greater PL intensity. The peak wavelength of light emission reaches equilibrium after a much shorter annealing time than does the PL intensity, suggesting that the nanocrystals attain their final size before the film reaches equilibrium. Positron Annihilation Spectroscopy (PAS) was used to investigate defects in the film. The majority of defects introduced by ion implantation annealed away very quickly, in correlation with the rapid equilibration of the peak wavelength of PL emission.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».