Understanding the role of Si doping on surface charge and optical properties: Photoluminescence study of intrinsic and Si-doped InN nanowires
Notice bibliographique
Résumé
In the present work, the photoluminescence (PL) characteristics of intrinsic and Si-doped InN nanowires are studied in detail. For intrinsic InN nanowires, the emission is due to band-to-band carrier recombination with the peak energy at $\ensuremath{\sim}$0.64 eV (at 300 K) and may involve free-exciton emission at low temperatures. The PL spectra exhibit a strong dependence on optical excitation power and temperature, which can be well characterized by the presence of very low residual electron density and the absence or a negligible level of surface electron accumulation. In comparison, the emission of Si-doped InN nanowires is characterized by the presence of two distinct peaks located at $\ensuremath{\sim}$0.65 and $\ensuremath{\sim}$0.73--0.75 eV (at 300 K). Detailed studies further suggest that these low-energy and high-energy peaks can be ascribed to band-to-band carrier recombination in the relatively low-doped nanowire bulk region and Mahan exciton emission in the high-doped nanowire near-surface region, respectively; this is a natural consequence of dopant surface segregation. The resulting surface electron accumulation and Fermi-level pinning, due to the enhanced surface doping, are confirmed by angle-resolved x-ray photoelectron spectroscopy measurements on Si-doped InN nanowires, which is in direct contrast to the absence or a negligible level of surface electron accumulation in intrinsic InN nanowires. This work elucidates the role of charge-carrier concentration and distribution on the optical properties of InN nanowires.
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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 | 0,000 | 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 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 ».