CdZnTe surface conditioning using Ar plasma
Notice bibliographique
Résumé
CdZnTe semiconductor direct conversion X-ray detectors are highly sought-after for applications in medical imaging and security due to their potential to deliver a high SNR at room temperature. However, the growth and subsequent processing of wafers induce a defective layer at the surface yielding a large density of trapping center thus reducing the charge collection and SNR. Whereas this layer is typically removed using a Br: MeOH wet etching, we investigate the use of Ar plasma for better repeatability and uniformity. The 400 W Ar plasma treatment is shown to increase the surface roughness to 10.9 nm (RMS) from 3.7 nm (RMS) for the chemical-mechanical-polished surface. Albeit this notable roughness, the etched contacts are shown to present a dark current of 2.5 nA, an increase of 1.5 nA from those on the chemical-mechanical-polish surface. The devices fabricated are still shown to present a dark current an order of magnitude lower than devices prepared by 5% Br:MeOH. This decrease in dark current is attributed to the maintenance of the surface stoichiometry, yet the increase in the surface roughness likely causes an increase in the surface state density. The plasma process is further found to remove the charge-trapping effects found in polished devices.
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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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».