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Enregistrement W2246875426

Novel Fast Fabrication of Nano-Structures for Sensor and Flexible Polymer Electronics

2013· dissertation· en· W2246875426 sur OpenAlexfundno aff
Yindar Chuo

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFabricationElectronicsNanotechnologyNano-Materials scienceFlexible electronicsPolymerEngineeringElectrical engineeringComposite materialMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Applications of engineered surface nano-structures span several domains. For emerging technologies such as flexible electronics and low cost sensors, the ability to produce large areas of surface nano-structures at high volume economically, can help realize several applications. One approach of achieving high volume production of surface nano-structures economically and reliably is by replication from a master stamp or template. Conventional methods in producing master stamps rely on the lengthy use of scanning-types of patterning tools, such as electron beam lithography and focused ion beam. The duration and cost of patterning limits the practicality in producing large area masters. In this thesis work, a novel method to achieve faster fabrication of master stamps containing original surface nano-structures is proposed and demonstrated. This method creates initial circular patterns of smaller dimensions than the final desired, then subsequently enlarges to the full size using lower cost processes. The time required to pattern the nano-structures through this method is reduced by 3 X compared to the conventional, and can be further optimized to find additional cost savings. The throughput improvement is particularly noticeable for nano-structured regions larger than 1 cm2. The process is correspondingly valuable for users who do not have access to the most advanced, latest and fastest, patterning tools. Exemplar replication techniques such as polymer embossing, casting, and electroforming are also demonstrated and discussed. Analysis on both the original masters and the replicated samples show good pattern transfer and excellent yield. A selected application example on an integrated sensor containing nano-optics is discussed in detail. The nano-optics sensor structures are produced at lower cost than the traditional, while still exhibiting useful sensitivity. This specific application example validate the utility of the improved master stamp fabrication process towards enabling high volume production of large area nano-structures for end applications economically. This thesis identifies the background science and challenges to current technology, discusses the motivation and objectives, methodically contemplates a solution, demonstrates novel stamp fabrication process, discusses replication techniques, examines produced structures, and provides validating application examples.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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