Tuning the thermal conductivity of silicon nanowires by surface passivation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using large scale molecular dynamics simulations, we study the thermal conductivity of bare and surface passivated silicon nanowires (SiNWs). For the cross–sectional widths <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mrow> <mml:mi>w</mml:mi> <mml:mtext>⩽</mml:mtext> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> nm, SiNWs become unstable because of the surface amorphization and also due to the evaporation of a certain fraction of Si atoms. The observed surface (in–)stability is related to a large excess energy Δ of the surface Si atoms with respect to the bulk Si, resulting from the surface atoms being less coordinated and having dangling bonds. We first propose a practically relevant method that uses Δ as a guiding tool to passivate these dangling bonds with hydrogen or oxygen, stabilizing the SiNWs. These passivated SiNWs are used to calculate the thermal conductivity coefficient κ . While the expected trend of <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mrow> <mml:mi>κ</mml:mi> <mml:mo>∝</mml:mo> <mml:mi>w</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> is observed for all SiNWs, surface passivation provides an added flexibility of tuning κ with the surface coverage concentration c of passivated atoms. Indeed, with respect to the bulk κ , passivation of SiNW reduces κ by 75%–80% for <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mrow> <mml:mi>c</mml:mi> <mml:mo accent="false" stretchy="false">→</mml:mo> <mml:mn>50</mml:mn> <mml:mi mathvariant="normal">%</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> and increases it by 50% for the fully passivated samples. Analyzing the phonon band structures via spectral energy density, we discuss separate contributions from the surface and the core to κ . Our results also reveal that surface passivation increases SiNW stiffness, contributing to the tunability in κ .
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».