Band Gap Tuning in ZnO Through Ni Doping via Spray Pyrolysis
Notice bibliographique
Résumé
The tuning of semiconductor band gaps can often provide significant performance increases and new applications for electronic, optoelectronic, and photocatalytic devices. Here, we study the band gaps of pure and nickel-doped zinc oxide thin films synthesized using the low-cost spray pyrolysis deposition method. Nickel concentration is varied from 0 to 15%, and the effects that this doping has on the electronic structure are analyzed. Using optical and synchrotron X-ray techniques, two regimes of band gap reduction via Ni doping are uncovered. For doping up to 4% Ni, there is a strong reduction in the gap, while continued doping up to 15% further reduces the gap, but to a lesser extent. The results are explained using X-ray spectroscopy and an Anderson impurity model. These tools show that the low doping case is driven by the interaction of the Ni 3d and O 2p states in both the valence and conduction bands. At high doping, the removal of Zn 3d states from the valence band and the change in Ni coordination from T d to O h both contribute to counteract the gap reduction. These results show how Ni can be used to tune the ZnO band gap over a large range useful for many applications.
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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 ».