Fabrication and characterization of a novel x-ray silicon detector
Notice bibliographique
Résumé
Protein crystallography is a key method for protein structure investigation in modern medicine and X-ray diffraction detectors are key to performance. We introduced a silicon detector, based on an active-pixel readout of hydrogenated amorphous silicon (a-Si:H) thin film transistors (TFTs) for protein crystallography. In this work, we present the fabrication process of the detector array, performance of the first fabricated TFT arrays, and the performance of the TFTs in terms of fieldeffect mobility, gate material quality, and stability under long stress using a Fe-55 (50 μCi)gamma ray source (6 to 10 keV photon energies). Device fabrication was performed in an in-house facility, Giga-to-Nano microfabrication facility, at the University of Waterloo, and involved plasma enhanced chemical vapor deposition (PECVD) and wet and dry etch techniques with a simple two mask process. The TFT test results promise higher effective field effect mobility of 16.49 cm2/V·s due to the presence of silicon substrate contacting the a-Si:H channel layer along with a compromise in leakage current, yielding a 104 ON/OFF ratio. Meanwhile, the threshold voltage shift is manageable by applying a negative voltage of a duration less than 1/10 of the duty cycle. From the detector leakage test, the leakage current through the TFT gate was acceptable range while the photo-generated current needs to be suppressed with positive voltage bias at the gate electrode. Thus, minimizing the negative gate bias in readout operation is crucial. Finally, TFT readout current under the same Fe-55 X-ray source shows that optimal operation range can be determined when bulk bias is higher than TFT operation bias.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».