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Enregistrement W2990674573 · doi:10.1038/s41598-019-54481-8

Low-cost photodetector architectures fabricated at room-temperature using nano-engineered silicon wafer and sol-gel TiO2 – based heterostructures

2019· article· en· W2990674573 sur OpenAlexafffund
Debika Banerjee, Ivy M. Asuo, A. Pignolet, Sylvain G. Cloutier

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanowire Synthesis and Applications
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPhotodetectorMaterials scienceResponsivityPhotodetectionOptoelectronicsHeterojunctionWaferAmorphous solidNanowireNanocrystalline materialSiliconUltravioletNanotechnologyTitanium dioxideComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the last decades, significant research has been done on the nanocrystalline forms of titanium dioxide (TiO 2 ). Amorphous TiO 2 has not been studied intensively despite being significantly less expensive compared to crystalline TiO 2 . This study reveals significant improvement in UV-VIS photodetection properties from heterostructures fabricated in ambient environment using n-type silicon nanowire arrays and amorphous TiO 2 sol-gel. Our ultra-low-cost UV-VIS photodetectors can cover a wide range of applications. We report fast rise/decay time constants of 0.23 ms/0.17 ms and high responsivity up-to 6.0 A/W in the UV and 25.0 A/W in the visible range under low (1 V) external bias. The large surface area due to the nanowire array architecture leads to 2 orders of magnitude enhancement in photo-response. Besides the final electrode deposition, the entire device fabrication is performed using low-cost, all solution-based methods in ambient conditions. These low-cost UV-Visible broadband photodetectors can potentially serve a wide range of applications.

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 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil1,000

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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