MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2785405834 · doi:10.1088/1361-6528/aaa9a3

Alkali-resistant low-temperature atomic-layer-deposited oxides for optical fiber sensor overlays

2018· article· en· W2785405834 sur OpenAlexaff
Kamil Kosiel, Magdalena Dominik, I Ściślewska, M. Kalisz, M. Guziewicz, K. Gołaszewska, Joanna Niedziółka‐Jönsson, Wojtek J. Bock, Mateusz Śmietana

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor materials and devices
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesMinisterstwo Edukacji i NaukiNarodowe Centrum Nauki
Mots-clésMaterials scienceAtomic layer depositionAnalytical Chemistry (journal)Amorphous solidTantalumAlkali metalOxideZirconiumThin filmHafniumLayer (electronics)CrystallographyNanotechnologyMetallurgyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents an investigation of properties of selected metallic oxides deposited at a low temperature (100 °C) by atomic layer deposition (ALD) technique, relating to their applicability as thin overlays for optical fiber sensors resistant in alkaline environments. Hafnium oxide (Hf x O y with y / x approx. 2.70), tantalum oxide (Ta x O y with y / x approx. 2.75) and zirconium oxide (Zr x O y with y / x approx. 2.07), which deposition was based, respectively, on tetrakis(ethylmethyl)hafnium, tantalum pentachloride and tetrakis(ethylmethyl)zirconium with deionized water, were tested as thin layers on planar Si (100) and glass substrates. Growth per cycle (GPC) in the ALD processes was 0.133–0.150 nm/cycle. Run-to-run GPC reproducibility of the ALD processes was best for Hf x O y (0.145 ± 0.001 nm/cycle) and the poorest for Ta x O y (0.133 ± 0.003 nm/cycle). Refractive indices n of the layers were 2.00–2.10 (at the wavelength λ = 632 nm), with negligible k value (at λ for 240–930 nm). The oxides examined by x-ray diffractometry proved to be amorphous, with only small addition of crystalline phases for the Zr x O y . The surfaces of the oxides had grainy but smooth topographies with root-mean square roughness ∼0.5 nm (at 10 × 10 μ m 2 area) according to atomic force microscopy. Ellipsometric measurements, by contrast, suggest rougher surfaces for the Zr x O y layers. The surfaces were also slightly rougher on the glass-based samples than on the Si-based ones. Nanohardness and Young modules were 4.90–8.64 GPa and 83.7–104.4 GPa, respectively. The tests of scratch resistance revealed better tribological properties for the Hf x O y and the Ta x O y than for the Zr x O y . The surfaces were hydrophilic, with wetting angles of 52.5°–62.9°. The planar oxides on Si, being resistive even to concentrated alkali (pH 14), proved to be significantly more alkali-resistive than Al 2 O 3 . The Ta x O y overlay was deposited on long-period grating sensor induced in optical fiber. Thanks to such an overlay the sensor proved to be long-lasting resistant when exposed to alkaline environment with a pH 9. Thereby, it also proved that it has a potential to be repeatedly reused as a regenerable optical fiber biosensor.

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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,844

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNanotechnologyMême sujetSemiconductor materials and devicesTravaux en français237 207