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Enregistrement W2940095148

Ultra-high aspect ratio functional nanoporous silicon via nucleated catalysts

2017· article· en· W2940095148 sur OpenAlexaff
Jatin J. Patil, Brendan D. Smith, Jeffrey C. Grossman

Notice bibliographique

RevueDSpace@MIT (Massachusetts Institute of Technology) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicon Nanostructures and Photoluminescence
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceNanoporousSubstrate (aquarium)NanotechnologySiliconPorous siliconOptoelectronics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanoporous silicon (NPSi) has drawn recent interest because of its potential in a range of applications such as battery anodes, photocatalysis, thermoelectrics, and filtration membranes. However, the inexpensive and scalable manufacturing of high aspect ratio porous structures on the nanometer scale has been difficult due to the reliance of current methods on complex and expensive equipment used for techniques such as anodization or photolithography. Here, we report a method of producing NPSi with sub-10 nm pore sizes and aspect ratios as high as 400 : 1 by leveraging the nucleation of sputtered noble metals on the Si surface, followed by metal-assisted chemical etching (MACE). The technique is capable of producing NPSi in an intrinsically scalable manner. Samples are characterized with SEM and TEM, along with vertical and horizontal FIB cross-sectional milling to elucidate the porous structure at several μm of depth within the substrate. Following preparation of the NPSi, it is functionalized with Al 2 O 3 and TiO 2 via atomic layer deposition (ALD). TiO 2 -functionalized NPSi exhibits reflectivity of 6-8% for visible wavelengths, and 2-3% in the infrared-showing its promise as a robust and functional porous substrate. The developed approach of employing MACE with sputtered nucleated catalysts facilitates the scalable fabrication of functional ultra-high aspect-ratio nanopores in silicon.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,221 · 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.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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