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Enregistrement W4283450960 · doi:10.1002/pssa.202200085

Study on the Effect of Thermal Shock on Al‐Doped ZnO Films

2022· article· en· W4283450960 sur OpenAlexaff
Lingqiang Kong, Ximei Sun, Zhao Mo, Zhixiang Liu, Yunqing Tang

Notice bibliographique

Revuephysica status solidi (a) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueZnO doping and properties
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationJiangsu Province Postdoctoral Science Foundation
Mots-clésMaterials scienceWurtzite crystal structureX-ray photoelectron spectroscopyFourier transform infrared spectroscopyDopingSputter depositionAnalytical Chemistry (journal)TransmittanceOptoelectronicsSputteringThin filmOpticsNanotechnologyChemical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Al‐doped ZnO (AZO) films are fabricated on Si wafer and quartz glass by radio‐frequency (RF) magnetron sputtering. 2 × 2 × 2 AZO supercells are built and analyzed using first principles based on density functional theory. The thermal shock is performed on AZO with 10, 20, 30, 40, and 50 shocks according to photoelectric testing standards. After the thermal shock, X‐ray diffraction (XRD) shows that the (002) diffraction peaks are relatively stable, and the obvious (100) preferential orientation is observed under 10 shocks, Fourier transform infrared (FTIR) and XRD show the structures of AZO films have little change and maintain hexagonal wurtzite structure, X‐ray photoelectron spectroscopy (XPS) shows the Zn 2p binding energy all shift to the higher energy, indicating the high oxygen content in shocked AZO films. The simulation results show that the bandgaps decrease and the Fermi energy moves slightly to conduction band minimum after thermal shock. The experimental and simulation results indicate that the transmittance of AZO degrades significantly due to the increase in oxygen concentration, which means the thermal factor is adverse to photodetectors and solar cells related to light absorption and transmission.

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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,567

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)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,252 · 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
Publié2022
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Résumé présentoui

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