On MoS<sub>2</sub> Thin-Film Transistor Design Consideration for a NO<sub>2</sub> Gas Sensor
Notice bibliographique
Résumé
MoS 2 thin-film transistors (TFTs) are fabricated and simulated to explore the NO 2 gas sensing mechanism depending on different device structures. In particular, the role of the Al 2 O 3 passivation layer on the MoS 2 channel has been investigated. In the case of nonpassivated MoS 2 TFTs, increase of off-current is observed with NO 2 gas, which has been modeled with the modulation of the effective Schottky barrier height for holes because of the generation of in-gap states near the valence band as NO 2 gases interact with the MoS 2 channel. The nonpassivated MoS 2 TFTs are simulated based on nonequilibrium Green’s function method, and the simulation results do confirm this sensing mechanism. On the other hand, MoS 2 TFTs with the Al 2 O 3 passivation layer have been modeled with a pseudo-double gate structure as NO 2 gases on the capping layer can act like the secondary gate inducing the positive charge state. Our quantum transport simulation shows that the significant threshold voltage shift can be achieved with NO 2 gas, which matches the experimental observation, thereby exhibiting a completely different sensing mechanism of the passivated device from the nonpassivated counterpart. In addition, we also discuss competing device parameters for the passivated MoS 2 TFTs by varying the main and the secondary gate dielectric, suggesting co-optimization to realize high sensitivity and low power consumption simultaneously.
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 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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».