MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386250361 · doi:10.21203/rs.3.rs-3257620/v1

Semi-classical physics based model in AlGaN/BGaN based Ultraviolet LED with p-AlGaN layer sandwiched around electron-blocking layer for droop-free efficiency

2023· preprint· en· W4386250361 sur OpenAlexaff
G. Saranya, N. M. Sivamangai, J. Ajayan, S. Sreejith

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesKarunya University
Mots-clésVoltage droopOptoelectronicsQuantum efficiencyLight-emitting diodeQuantum tunnellingPhysicsUltravioletAuger effectElectronDiodeMaterials scienceLuminous fluxRadiative transferSpontaneous emissionOpticsVoltageLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This work reports the droop-free efficiency of an Ultraviolet Light Emitting Diode (UV LED) of Multiple Quantum Well (MQW) with an Electron Blocking Layer (EBL) sandwiched with a p-AlGaN layer. In the proposed device structure, the BGaN Quantum Well's thickness and boron content are set at 3 nm and 10%, respectively. The simulation is carried out by using varius physical models such as K.P. model, Auger recombination model, Shcokley-Reed-Hall (SRH) recombination model, and Lorentz model are used to produce the realistic optical performances. Internal Quantum Efficiency, Output Luminous power, and radiative recombination rate are the variables examined in this study. Also, the polarization effect decreases due to the insertion of a thin p-AlGaN layer which in turn reduces electron leakage to the p-type layer while enhancing the efficiency of hole injection via intra-band tunneling. In order to understand the structures of radiative and non-radiative recombination mechanisms, a semi-classical physics-based model is created. It is discovered that the simsulated results and modeled data fit well with each other.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,288 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch SquareMême sujetGaN-based semiconductor devices and materialsTravaux en français237 207