Fabrication of ultrahigh aspect ratio Si nanopillar and nanocone arrays
Notice bibliographique
Résumé
High aspect ratio (HAR) structures have many promising applications such as biomedical detection, optical spectroscopy, and material characterization. Bottom-up self-assembly is a low-cost method to fabricate HAR structures, but it remains challenging to control the structure dimension, shape, density, and location. In this paper, an optimized top-down method using a combination of pseudo-Bosch etching and wet isotropic thinning/sharpening is presented to fabricate HAR silicon (Si) nanopillar and nanocone arrays. To achieve these structure profiles, electron beam lithography and reactive ion etching were carried out to fabricate silicon pillars having a nearly vertical sidewall, followed by thinning or sharpening by wet etching with a mixture of hydrofluoric (HF) acid and nitric acid (HNO3). For the dry etching step using the pseudo-Bosch process, the sidewall angle is largely dependent on the SF6/C4F8 gas flow ratio, and it was found that a vertical profile can be attained with a ratio of 22/38. For the wet etching process, a very large HNO3/HF volume ratio is shown to give smooth etching with a slow and controllable etching rate. The final structure profile also depends on the pattern density/array periodicity. When the array period is large, silicon nanopillar is thinned down, and its aspect ratio can reach 1:135 with a sub-100 nm apex. When the pillar array becomes very dense (periodicity much smaller than height), a very sharp nanocone structure is obtained after wet etching with an apex diameter under 20 nm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».