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Enregistrement W2283755291 · doi:10.1149/ma2014-01/42/1577

Recent Advances on Electrically Induced Light Emission from Carbon Nanotubes

2014· article· en· W2283755291 sur OpenAlexaffabout
Richard Martel

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensUniversité de MontréalRegroupement Québécois sur les Matériaux de Pointe
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon nanotubeElectroluminescenceMaterials scienceIncandescenceOptoelectronicsLight emissionNanotubeNanotechnologyChemistryLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Light emission from individual (or small bundle) and network carbon transistors based on single-walled carbon nanotubes (SWNTs) and double-walled carbon nanotubes (DWNTs) is here reviewed in relation with the different mechanisms for light emission: electroluminescence [1,2,3] and incandescence or thermal radiation [4]. These studies guide our ongoing efforts towards making efficient light sources from nanotube emitters. The approach consists of operating the nanotubes transistors in different conditions of thermalisation and of exploring for each condition the different signatures in the emission, either thermal or electroluminescent, using an analysis of the resulting near-IR spectrum. The spectra were acquired in the energy range between 0.5 and 1.3 eV using the Spectrometer Infrared of Montreal (SIMON) mounted with a HgCdTe detector and on a probe station. Three different device configurations were measured. The first is a sub-monolayer network of nanotubes interconnected together to form a percolating semiconducting layer. [5] The numerous tube-tube junctions in the networks limit the current and prevent temperature raise by joule heating at higher bias. Electroluminescence from exciton recombination is found to dominate in all conditions, evidenced by well-defined emission peaks (~200meV in width) in the near-IR (Figure 1). The emission is ascribed to a radiative relaxation of the first excitonic transition. Even at very large biases, the main component of the emission from network transistors is electroluminescence, not incandescence. The second device geometry consists of a thick (~250 nm) and suspended carbon nanotube film having low resistance and reduced thermalization. This configuration favors joule heating when operating at large source-drain voltage and allows to significantly increase the nanotube temperature. The resulting incandescence was measured and used to calibrate SIMON for blackbody emission from a thermal source of pure nanotubes. A third set of devices was finally prepared with individual SWNT and DWNT transistors operating in vacuum, which conditions is used to prevent convection and for reducing the cooling capability of the substrate. The spectra were then compared with the different spectral signatures ascribed either to electroluminescence or thermal radiation depending on the biasing conditions. The experiments show a transition from electro-luminescence at low source-drain voltage to incandescence at higher voltage, with a regime of both in-between. These results will be discussed in terms of the dominant dissipation channels and carrier scatterings in nanotubes. Last, the best conditions to maximize light emission while avoiding heating and progress towards our effort to build electroluminescent transistors at 1,55 μm wavelength using sorted SWNTs will be discussed. Figure 1 Left: SEM and infrared micrographs of a large SWNT network transistor. Right: A carbon nanotube network transistor with the electroluminescence spectra at different biases. [Adapted from Ref. 5] REFERENCES [1] J. A. Misewich, R. Martel, Ph. Avouris, J. C. Tsang, S. Heinze, and J. Tersoff, Science, 300, 783 (2003). [2] J. Chen, V. Perebeinos, M. Freitag, J. Tsang, Q. Fu, J. Liu, and P. Avouris, Science, 310, 1171 (2005). [3] L. Marty, E. Adam, L. Albert, R. Doyon, D. Ménard and R. Martel, Phys. Rev. Lett. 96, 136803 (2006). [4] D. Mann, K. K., A. Kinkhabwala, E. Pop, J. Cao, X. Wang, L. Zhang, Q. Wang, J. Guo, and H. Dai, Nat. Nano, 2, 33 (2006). [5] E. Adam, C. M. Aguirre, L. Marty, B. C. St-Antoine, F. Meunier, P. Desjardins, D. Menard, and R. Martel, Nano Lett. 8, 2351 (2008). This work was done in collaboration with : Elyse Adam1, Pierre Lévesques2, Étienne Gaufrès2, Vincent Aymong2, David Ménard1 : RQMP and 1École Polytechnique de Montréal, Département de génie physique, Montréal, Québec H3C 3A7, Canada 2Université de Montréal, Département de chimie, Montréal, Québec H3T1J4, Canada .

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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