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Enregistrement W3024485684 · doi:10.1149/ma2020-01231342mtgabs

(Invited) Atomic Resolution, Coordinated Electron Microscopy Characterization of 2D Layers Synthesized By Confinement Heteroepitaxy (CHet) Technique

2020· article· en· W3024485684 sur OpenAlexaff
Hesham El‐Sherif, Natalie Briggs, Brian Bersch, Siavash Rajabpour, Joshua A. Robinson, Nabil Bassim

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrapheneMaterials scienceNanotechnologyGallium nitrideScanning tunneling microscopeTransmission electron microscopyCrystallographyChemistryLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the discovery of graphene in 2004 [1] there has been a flurry of activity in investigating two dimensional (2D) materials, because of their superlative properties: spin-orbit coupling, massless Dirac fermions, mechanical strength, thermal and chemical stability [2] . Remarkably, the in-plane hexagonal symmetry of graphene is largely responsible for its behavior. However, the zero-band gap of graphene presents hurdles to its use as a semiconductor. This has spurred interest in synthesis other van der Waals 2D structures, such as h-BN [3] and more recently 2D Gallium Nitride (2D GaN) [4] . The synthesis of 2D Nitrides was first reported in 2016 by applying Confinement Heteroepitaxy (CHet) process to form a 2D Gallium Nitride (GaN) layer with 1-2 atom thickness. In this technique, a silicon carbide (SiC) substrate is graphitized and deliberately damaged using oxygen plasma to provide a two-step intercalation path. First a metal (like Gallium, or other group V metal) through evaporation is intercalated between the graphene and SiC substrate. Then, to complete the half reaction, nitrogen is introduced by ammonia annealing at 700 °C to form a 1-layer thick III-nitride. In this study, the growth method is extended from 2D GaN to variety of other 2D metals (Indium), Nitrides (InN) and alloys (InGa alloys). We employ a coordinated approach to understand the surface in both plan and cross-section view – linking through a variety of electron microscopy techniques, including auger electron spectroscopy (AES), scanning electron microscopy (SEM), and transmission electron microscopy (TEM). Bright-field, Dark-field, aberration-corrected STEM-HAADF imaging, and atomic-scale electron energy loss spectroscopy (EELS) mapping using a Gatan K2 SI direct electron detector and other techniques mapping were all applied to characterize the SiC/2D-layer/graphene interface. These electron microscopy techniques allow a precise, local measurement of the atomic structure of these new materials, including such growth parameters as the effect of graphene on the 2D layer stability, the effect of the SiC step edges on the layers structure, and the effect of the plasma type and source used in damaging the graphene on the 2D layer chemistry. Plasmon mapping also describes the unique bonding in the materials and their electronic structure. Ultimately, the measurements presented here characterize a whole new class of nanomaterials and provide insight on the fundamentals of the intercalation growth process. 1. Novoselov, K.S., et al., Electric field effect in atomically thin carbon films. Science, 2004. 306(5696): p. 666-669. 2. Soldano, C., A. Mahmood, and E. Dujardin, Production, properties and potential of graphene. Carbon, 2010. 48(8): p. 2127-2150. 3. Watanabe, K., T. Taniguchi, and H. Kanda, Direct-bandgap properties and evidence for ultraviolet lasing of hexagonal boron nitride single crystal. Nature Materials, 2004. 3(6): p. 404-409 4. Al Balushi, Z.Y., et al., Two-dimensional gallium nitride realized via graphene encapsulation. Nature Materials, 2016. 15(11): p. 1166-1171. 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,746

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,250 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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