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Enregistrement W4283651012 · doi:10.2351/7.0000663

Laser engineering of ITO/ZnO/ITO structures for photodetector applications

2022· article· en· W4283651012 sur OpenAlexafffund
Shuo Zheng, Xiaoye Zhao, W. W. Duley, Y. Zhou, Peng Peng

Notice bibliographique

RevueJournal of Laser Applications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueZnO doping and properties
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésMaterials sciencePhotodetectorOptoelectronicsFluenceLaserResponsivityBand gapWavelengthNanosecondNanomaterialsOpticsNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ZnO nanomaterials have received much attention due to their suitability for applications such as gas sensors, UV detectors, and solar collectors. However, the functionality of ZnO in optical applications is often limited by its wide bandgap (3.15 eV) which restricts the response to shorter wavelengths. In view of this limitation, there has been much interest in tuning the optical properties of ZnO through defect engineering. In this work, we show that processing ZnO thin films with nanosecond (ns) laser irradiation is a simple and effective way to introduce interband defects lowering the bandgap and increasing the sensitivity of ITO/ZnO/ITO photodetector structures at longer wavelengths. In particular, we show that the concentration of oxygen vacancies in ZnO is proportional to laser fluence below 700 mJ/cm2, but that an increase in laser fluence above this value results in thermal heating that anneals the film and lowers the relative abundance of oxygen vacancies. On the other hand, the surface morphology of ZnO does not change significantly even though the fluence reaches 700 mJ/cm2. To illustrate the way in which laser processing can be utilized to improve the optical properties of ZnO films in photodetector applications, we have fabricated transparent ITO/ZnO/ITO stacked structures and measured their response at various optical wavelengths. We find that processing with ns laser radiation is effective in enhancing the responsivity and detectivity of these devices at blue (460 nm) and UV (390 nm) wavelengths. The response of the photodetector is also increased at green wavelengths (570 nm) and red wavelengths (620 nm) when processed with laser fluences in the 480–600 mJ/cm2 range.

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 seuil0,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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