Silver nanowire electrodes for transparent light emitting devices based on WS<sub>2</sub> monolayers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Transition metal dichalcogenide (TMDC) monolayers with their direct band gap in the visible to near-infrared spectral range have emerged over the past years as highly promising semiconducting materials for optoelectronic applications. Progress in scalable fabrication methods for TMDCs like metal-organic chemical vapor deposition (MOCVD) and the ambition to exploit specific material properties, such as mechanical flexibility or high transparency, highlight the importance of suitable device concepts and processing techniques. In this work, we make use of the high transparency of TMDC monolayers to fabricate transparent light-emitting devices (LEDs). MOCVD-grown WS 2 is embedded as the active material in a scalable vertical device architecture and combined with a silver nanowire (AgNW) network as a transparent top electrode. The AgNW network was deposited onto the device by a spin-coating process, providing contacts with a sheet resistance below 10 Ω sq −1 and a transmittance of nearly 80%. As an electron transport layer we employed a continuous 40 nm thick zinc oxide (ZnO) layer, which was grown by atmospheric pressure spatial atomic layer deposition (AP-SALD), a precise tool for scalable deposition of oxides with defined thickness. With this, LEDs with an average transmittance over 60% in the visible spectral range, emissive areas of several mm 2 and a turn-on voltage of around 3 V are obtained.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».