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Enregistrement W4289861182 · doi:10.3390/s22155829

Dark Current Modeling for a Polyimide—Amorphous Lead Oxide-Based Direct Conversion X-ray Detector

2022· article· en· W4289861182 sur OpenAlexafffund
Tristen Thibault, Oleksandr Grynko, Emma Pineau, Alla Reznik

Notice bibliographique

RevueSensors · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadiation Detection and Scintillator Technologies
Établissements canadiensThunder Bay Regional Research InstituteLakehead University
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésElectric fieldAmorphous solidX-ray detectorPolyimideOptoelectronicsMaterials scienceDirect currentDetectorElectrodePhotoconductivityAnalytical Chemistry (journal)PhysicsLayer (electronics)NanotechnologyOpticsVoltageChemistryCrystallography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The reduction of the dark current (DC) to a tolerable level in amorphous selenium (a-Se) X-ray photoconductors was one of the key factors that led to the successful commercialization of a-Se-based direct conversion flat panel X-ray imagers (FPXIs) and their widespread clinical use. Here, we discuss the origin of DC in another X-ray photoconductive structure that utilizes amorphous lead oxide (a-PbO) as an X-ray-to-charge transducer and polyimide (PI) as a blocking layer. The transient DC in a PI/a-PbO detector is measured at different applied electric fields (5-20 V/μm). The experimental results are used to develop a theoretical model describing the electric field-dependent transient behavior of DC. The results of the DC kinetics modeling show that the DC, shortly after the bias application, is primarily controlled by the injection of holes from the positively biased electrode and gradually decays with time to a steady-state value. DC decays by the overarching mechanism of an electric field redistribution, caused by the accumulation of trapped holes in deep localized states within the bulk of PI. Thermal generation and subsequent multiple-trapping (MT) controlled transport of holes within the a-PbO layer governs the steady-state value at all the applied fields investigated here, except for the largest applied field of 20 V/μm. This suggests that a thicker layer of PI would be more optimal to suppress DC in the PI/a-PbO detector presented here. The model can be used to find an approximate optimal thickness of PI for future iterations of PI/a-PbO detectors without the need for time and labor-intensive experimental trial and error. In addition, we show that accounting for the field-induced charge carrier release from traps, enhanced by charge hopping transitions between the traps, yields an excellent fit between the experimental and simulated results, thus, clarifying the dynamic process of reaching a steady-state occupancy level of the deep localized states in the PI. Practically, the electric field redistribution causes the internal field to increase in magnitude in the a-PbO layer, thus improving charge collection efficiency and temporal performance over time, as confirmed by experimental results. The electric field redistribution can be implemented as a warm-up time for a-PbO-based detectors.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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