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Enregistrement W4309816963 · doi:10.1149/ma2022-0215821mtgabs

(Digital Presentation) Multimodal Encapsulation of p-SnOx to Engineer the Carrier Density for Thin Film Transistor Applications

2022· article· en· W4309816963 sur OpenAlexaff
Dong Hun Lee, Yuxuan Zhang, Kwangsoo No, Han Wook Song, Sunghwan Lee

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueZnO doping and properties
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThin-film transistorMaterials scienceOptoelectronicsNanotechnologyTransistorHeterojunctionDopingOxideVoltageElectrical engineeringLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been challenging to synthesize p-type SnO x (1≤x<2) and engineer the electrical properties such as carrier density and mobility due to the narrow processing window and the localized oxygen 2p orbitals near the valence band. We recently reported on the processing of p-type SnOx and an oxide-based p-n heterostructures, demonstrating high on/off rectification ratio (>10 3 ), small turn-on voltage (<0.5 V), and low saturation current (~1×10 -10 A) 1 . In order to further understand the p-type oxide and engineer the properties for various electronic device applications, it is important to identify (or establish) the dominating doping and transport mechanisms. The low dopability in p-type SnOx, of which the causation is also closely related to the narrow processing window, needs to be mitigated so that the electrical properties of the material are to be adequately engineered 2, 3 . Herein, we report on the multifunctional encapsulation of p-SnO x to limit the surface adsorption of oxygen and selectively permeate hydrogen into the p-SnO x channel for thin film transistor (TFT) applications. Time-of-flight secondary ion mass spectrometry measurements identified that ultra-thin SiO 2 as a multifunctional encapsulation layer effectively suppressed the oxygen adsorption on the back channel surface of p-SnO x and augmented hydrogen density across the entire thickness of the channel. Encapsulated p-SnO x -based TFTs demonstrated much-enhanced channel conductance modulation in response to the gate bias applied, featuring higher on-state current and lower off-state current. The relevance between the TFT performance and the effects of oxygen suppression and hydrogen permeation is discussed in regard to the intrinsic and extrinsic doping mechanisms. These results are supported by density-functional-theory calculations. Acknowledgement This work was supported by the U.S. National Science Foundation (NSF) Award No. ECCS-1931088. S.L. and H.W.S. acknowledge the support from the Improvement of Measurement Standards and Technology for Mechanical Metrology (Grant No. 20011028) by KRISS. K.N. was supported by Basic Science Research Program (NRF-2021R11A1A01051246) through the NRF Korea funded by the Ministry of Education. References Lee, D. H.; Park, H.; Clevenger, M.; Kim, H.; Kim, C. S.; Liu, M.; Kim, G.; Song, H. W.; No, K.; Kim, S. Y.; Ko, D.-K.; Lucietto, A.; Park, H.; Lee, S., High-Performance Oxide-Based p–n Heterojunctions Integrating p-SnOx and n-InGaZnO. ACS Applied Materials & Interfaces 2021, 13 (46), 55676-55686. Hautier, G.; Miglio, A.; Ceder, G.; Rignanese, G.-M.; Gonze, X., Identification and design principles of low hole effective mass p-type transparent conducting oxides. Nat Commun 2013, 4 . Yim, K.; Youn, Y.; Lee, M.; Yoo, D.; Lee, J.; Cho, S. H.; Han, S., Computational discovery of p-type transparent oxide semiconductors using hydrogen descriptor. npj Computational Materials 2018, 4 (1), 17. Figure 1

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil0,309

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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,227 · 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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