Metal Seed Loss Throughout the Nanowire Growth: Bulk Trapping and Surface Mass Transport
Notice bibliographique
Résumé
The physical and chemical properties of metal-catalyzed semiconductor nanowires are very sensitive to their composition and morphology, which are very sensitive to the behavior of the catalyst nanodroplet during growth. Herein, we identify and investigate the main atomic pathways and processes governing the metal mass transport and the associated variation in the nanodroplet size throughout the growth of metal-catalyzed silicon nanowires. This includes surface diffusion and catalyst trapping in addition to the shift in phase boundaries of the eutectic nanodroplet to count for surface effects, capillarity, and related nanoscale stresses. On the basis of thermodynamic and kinetic considerations, a theoretical framework is presented to elucidate these catalyst nanodroplet instabilities. Moreover, we also address the influence of these phenomena on the shape and impurity concentration in silicon nanowires. Modeling results along with experimental data demonstrate that the combined effects of the kinetically driven catalyst trapping and surface diffusion play the key role in tailoring the nanowire morphology and composition. The proposed model can be extended straightforwardly to describe the evolution of the morphology during the growth of any other system of metal-catalyzed semiconductor nanowires.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».