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Enregistrement W2618532816 · doi:10.1063/1.4984215

Black silicon morphologies using conventional RIE processing

2017· article· en· W2618532816 sur OpenAlexafffund
Zahidur Chowdhury, Joel Y. Y. Loh, Md. Nishanto Nahid Pishon, Nazir P. Kherani

Notice bibliographique

RevueAIP Advances · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThin-Film Transistor Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBlack siliconWaferSiliconMaterials scienceAnti-reflective coatingReactive-ion etchingRefractive indexEtching (microfabrication)OptoelectronicsYield (engineering)Range (aeronautics)OpticsNanotechnologyCoatingComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report on the use of conventional non-Bosch, non-cryogenic Reactive Ion Etching (RIE) processing to produce a range of low optical reflection morphologies on <100> silicon wafer. Tapered structures and nano dendritic-pillars are patterned into silicon over a pressure range of 550 - 700 mTorr at various run times. Low pressure RIE conditions yield tapered profiles while at higher pressures nano-pillars are produced. The optimized condition of 650 mTorr for 20-30 minutes yields uniform distribution of nano dendritic pillars resulting in a low average reflectance of 4.2% – without an additional antireflective coating. A simple kinetic Monte-Carlo model shows that nano-dendritic structures can be formed due to low etching rate of side walls and evolve into tapered structures over a longer run time. Refractive index profiles built from our simulated patterns and surface morphology of the samples yield calculated reflectance curves that correlate well with experimental results.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil0,625

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 savante0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,250 · 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.

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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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