Aluminum nitride nanowire light emitting diodes: Breaking the fundamental bottleneck of deep ultraviolet light sources
Notice bibliographique
Résumé
Despite broad interest in aluminum gallium nitride (AlGaN) optoelectronic devices for deep ultraviolet (DUV) applications, the performance of conventional Al(Ga)N planar devices drastically decays when approaching the AlN end, including low internal quantum efficiencies (IQEs) and high device operation voltages. Here we show that these challenges can be addressed by utilizing nitrogen (N) polar Al(Ga)N nanowires grown directly on Si substrate. By carefully tuning the synthesis conditions, a record IQE of 80% can be realized with N-polar AlN nanowires, which is nearly ten times higher compared to high quality planar AlN. The first 210 nm emitting AlN nanowire light emitting diodes (LEDs) were achieved, with a turn on voltage of about 6 V, which is significantly lower than the commonly observed 20 - 40 V. This can be ascribed to both efficient Mg doping by controlling the nanowire growth rate and N-polarity induced internal electrical field that favors hole injection. In the end, high performance N-polar AlGaN nanowire LEDs with emission wavelengths covering the UV-B/C bands were also demonstrated.
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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 | 0,001 |
| 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 ».