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Enregistrement W4307516451 · doi:10.1109/pvsc48317.2022.9938777

Micro-fabrication and transfer of a detachable Ge epitaxial layer grown on porous germanium

2022· article· en· W4307516451 sur OpenAlexaff
Valentin Daniel, Jérémie Chrétien, Gwénaëlle Hamon, Mathieu de Lafontaine, Nicolas Paupy, Bouraoui Ilahi, Tadeas Hanus, Maxime Darnon, Abderraouf Boucherif

Notice bibliographique

Revue2022 IEEE 49th Photovoltaics Specialists Conference (PVSC) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanowire Synthesis and Applications
Établissements canadiensInstitut interdisciplinaire d'innovation technologiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFabricationMaterials scienceGermaniumEpitaxyMembraneLayer (electronics)OptoelectronicsSubstrate (aquarium)Etching (microfabrication)Isotropic etchingDelamination (geology)NanotechnologyChemical engineeringSiliconChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Germanium (Ge) substrates are usually used for epitaxial growth of III- V materials but represent a significant part of the cell total cost. The lift-off technique using porosification by bipolar chemical etching is a promising approach to detach the active layers from the Ge substrate and allows Ge substrate reuse. However, this solution raises challenges concerning the delamination and possible structural deterioration of the mem-brane during the micro-fabrication of the solar cell. In this paper, we successfully apply the main micro-fabrication steps on a Ge membrane grown on porous Ge. The front side process using UV lithography and Au-Ni deposition for contacts has been successfully performed without membrane degradation. Those contacted membranes were also successfully transferred on a host substrate. X rays measurements (XRD) were also performed before and after detachment and shows no damage on the crystalline quality of Ge membrane.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0020,000

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 GPT0,221
Écart entre enseignants0,200 · 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.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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