Tunable conductivity in mesoporous germanium
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Germanium-based nanostructures have attracted increasing attention due to favourable electrical and optical properties, which are tunable on the nanoscale. High densities of germanium nanocrystals are synthesized via electrochemical etching, making porous germanium an appealing nanostructured material for a variety of applications. In this work, we have demonstrated highly tunable electrical conductivity in mesoporous germanium layers by conducting a systematic study varying crystallite size using thermal annealing, with experimental conductivities ranging from 0.6 to 33 (×10 −3 ) Ω −1 cm −1 . The conductivity of as-prepared mesoporous germanium with 70% porosity and crystallite size between 4 and 10 nm is shown to be ∼0.9 × 10 −3 Ω −1 cm −1 , 5 orders of magnitude smaller than that of bulk p-type germanium. Thermal annealing for 10 min at 400 °C further reduced the conductivity; however, annealing at 450 °C caused a morphological transformation from columnar crystallites to interconnecting granular crystallites and an increase in conductivity by two orders of magnitude relative to as-prepared mesoporous germanium caused by reduced influence of surface states. We developed an electrostatic model relating the carrier concentration and mobility of p-type mesoporous germanium to the nanoscale morphology. Correlation within an order of magnitude was found between modelled and experimental conductivities, limited by variation in sample uniformity and uncertainty in void size and fraction after annealing. Furthermore, theoretical results suggest that mesoporous germanium conductivity could be tuned over four orders of magnitude, leading to optimized hybrid devices.
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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 ».