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Enregistrement W4239970225 · doi:10.1002/9783527808465.emc2016.6298

Mapping electrostatic potentials across the p‐n junction in <scp>GaAs</scp> nanowires by off‐axis electron holography

2016· other· en· W4239970225 sur OpenAlexaff
Elisabetta Maria Fiordaliso, Zoltan Imre Balogh, Takeshi Kasama, Ray LaPierre, Martin Aagesen

Notice bibliographique

RevueEuropean Microscopy Congress 2016: Proceedings · 2016
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanowire Synthesis and Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectron holographyNanowireMaterials scienceSemiconductorPassivationOptoelectronicsTransmission electron microscopyDopantSubstrate (aquarium)NanotechnologyDopingLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of III−V materials on Si platforms, with the aim of reducing production costs while achieving high conversion efficiency, has been a continuing area of photovoltaic research in the last decades [1,2]. This process is challenging due to large lattice mismatches, the polar non‐polar interfaces and the differences in thermal expansion coefficients. The use of III–V nanowires (NWs) provides a novel method of integrating III‐V materials with Si, which avoids dislocations [3]. However the control of other parameters, such as vertical yield in a patterned array, crystal phase, dopant concentrations and electrostatic potential distribution, become challenging. The electrical performance of a semiconductor device relies strongly on how precisely the electrostatic potentials are distributed across the active region. An accurate measurement of this potential distribution is of vital interest to the semiconductor industry. The technique of off‐axis electron holography in the transmission electron microscope (TEM) is a powerful tool for fulfilling the required accuracy in mapping electrostatic potentials [4]. Here, we present electron holography measurements from single GaAs core‐shell nanowires with a p‐n junction, grown on a Si (1 1 1) substrate. The Ga‐assisted vapor–liquid–solid (VLS) growth mechanism on a silicon substrate was used for the formation of a patterned array of radial p‐i‐n GaAs NWs encapsulated in AlInP passivation. A cross‐sectional specimen for off‐axis electron holography was prepared perpendicular to the growth direction of the NW using focused ion beam milling (FIB) and the in‐situ lift‐out technique in an FEI Helios Dualbeam FIB/SEM, equipped with a micromanipulator. Holograms were acquired at 120 kV using an FEI Titan 80‐300ST TEM, equipped with a rotatable Möllenstedt biprism. The thickness of the specimen was measured to be around 280 nm by convergent beam electron diffraction (CBED). Fig. 1 shows the reconstructed phase and amplitude from the hologram of the cross‐sectional specimen. A core‐shell structure is observed, with the core being p‐type and the shell being n‐type. The phase shift across the p‐n junction is close to 1 radian, corresponding to a built‐in potential of 0.4 V, as shown in Fig.2. The potential variation measured by holography is used to quantify the actual doping densities in the n‐type layer and p‐type layer of the NW. This holography measurement indicates that the active dopant concentrations are lower than nominal values, causing a low built‐in potential. A greater control on the dopant concentration and distribution is required in order to achieve a higher efficiency of the NW solar cells.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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