Computational Analysis and First Principle Study of Electrical and Optical Properties of Fe Doped SWBNNT and its Application
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The electrical and optical properties of One Dimension-Single Walled Boron Nitride Nanotube (1D-SWBNNT) doped with transition metal Iron are studied using the Quantum ATK. Highest direct bandgap obtained for S1 as 5.3167eV and S3 as 3.5328eV depicted the possibility of its use as a dielectric in the memory device. SWBNNT showed a consistent bandgap for varying lengths of the NT. Bandgap tunability and a moderate increase in the number of states in Density of States (DOS) plots can be achieved by the inclusion of transition metal dopants in pristine SWBNNT. In Projected-DOS (PDOS) plots we observed N and Fe atoms as the majority contributor of electronic states in the valence band and Fe atom as the main contributor in the conduction band. The inclusion of Fe dopant leads to an increase in the wavelength and optical gap. High optical conductivity for S2, S3, and S4 depicts its use as composites in photoconductive devices. The incorporation of Fe dopant led to a rise in susceptibility (χ) where S1 and S2-S4 showed a weak diamagnetic and strong paramagnetic property. BNNTs technologies are still growing, there is a need for further development bringing out its vast applications in the future.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».