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Enregistrement W3024313225 · doi:10.1149/ma2020-0110867mtgabs

Tuning the Conductivity of Molybdenum Disulfide (MoS<sub>2</sub>) Thin Films through Defect Engineering

2020· article· en· W3024313225 sur OpenAlexaff
Dipankar Saha, Ravi Selvaganapathy, Peter Kruse

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueChalcogenide Semiconductor Thin Films
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMolybdenum disulfideMaterials scienceNanotechnologyPhosphoreneOptoelectronicsSemiconductorTransistorGrapheneElectrical conductorConductivityBand gapField-effect transistorEngineering physicsVoltageElectrical engineeringChemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two-dimensional (2D) materials have attracted much attention over the last decade due to their high performance in nanoelectronic devices. The discovery of graphene opened up many opportunities to investigate and explore other 2D materials. There has been a drive to expand the toolbox of 2D materials to also include insulators and semiconductors with a variety of bandgaps. As a result, a wide range of materials have been discovered or predicted, 1 with molybdenum disulfide (MoS 2 ) being particularly popular. The semiconducting phase of MoS 2 (2H-MoS 2 ) is one of the most commonly studied among the transition metal dichalcogenides. 2 It has a thickness dependent band gap which has drawn attention for field-effect transistors (FET) where a high on/off current ratio is desired. 3-5 However, for applications in batteries, 6 supercapacitors, 7 and solar cells, 8 a substantially increased conductivity is required in order to achieve reasonable currents. Using 2H-MoS 2 requires a relatively high voltage to get sufficient conductivity due to the presence of a band gap. The most common source of conductive MoS 2 is metallic MoS 2 (1T-MoS 2 ) that has been prepared via the lithium intercalation process, which requires inert atmosphere processing and safety procedures. 9 Hence, there is a desire to develop a safer and more efficient process to yield conductive MoS 2. Defects plays a very important role in modulating the electrical properties of MoS 2 . Sonication of MoS 2 in an appropriate solvent results in many disordered structural defects. The most common defects on MoS 2 are sulfur defects. 10 These defects increase the energy level of the gap state and eventually deteriorate the device performance. Thiol based molecules are commonly used to reduce the number of sulfur defects on MoS 2 . 11 Other molecules such as oxygen or organic super acids like bis(trifluoromethane) sulfonamide (TFSI) have also been reported to passivate the surface defect. 12,13 Past research has mainly focused on the theoretical study of defective MoS 2 and how to utilize those defects for improving photoluminescent efficiency. However, those defects can also be utilized to improve the conductivity of MoS 2 as a safer alternative for applications in batteries, supercapacitors, solar cells and sensors. In this work, we show a simple and effective way to prepare few layer conductive MoS 2 under ambient conditions. We have demonstrated that the sheet resistance of the conductive MoS 2 that we prepared is up to five orders of magnitude higher than that of the semiconducting phase of MoS 2 , depending on the dopant concentration. The samples were also characterized with Hall measurements, X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) and Raman spectroscopy. An important goal of our work is to control the conductivity of the MoS 2 thin films in safe and facile ways that enable their application in low-cost chemiresistive sensors in liquid environments. We fabricated chemiresistive pH sensors with centimeter channel lengths while maintaining low measurement voltages. Our study furthers the understanding of conductive forms of MoS 2 , and also opens a new pathway for next generation electronic devices. References: 1. M. D. Segall et al. , J. Phys.: Condens. Matter , 14 , 2717–2744 (2002). 2. H. Wan et al. , RSC Adv., 5 , 7944 (2015). 3. D. Kiriya et al. , J. Am. Chem. Soc. , 136 , 7853−7856 (2014). 4. H. Fang et al. , Nano Lett. , 13 , 1991−1995 (2013). 5. M. Choi et al. , ACS Nano , 8 , 9332-9340 (2014). 6. T. Stephenson et al. , Energy Environ. Sci. , 7 , 209-231 (2014). 7. L. Cao et al. , Small , 9 , 2905–2910 (2013). 8. M.-L.Tsai et al. , ACS Nano , 8 , 8317-8322 (2014). 9. G. Eda et al. , Nano Lett. , 11 , 5111–5116 (2011). 10. A. Dabral et al. , Phys. Chem. Chem. Phys. , 21 , 1089-1099 (2019). 11. D. M. Sim et al. , ACS Nano , 9 , 12115-12123 (2015). 12. K. C. Santosh et al. , J. Appl. Phys. , 117 , 135301 (2015). 13. H. Lu et al. , APL Mater. , 6 , 066104 (2018). Figure 1

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)0,001
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 enseignants0,360
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,192 · 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
Publié2020
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