Assessing the combined effects of chemical and mechanical parameters on silar-grown nanostructured ZnO thin films
Notice bibliographique
Résumé
In the literature, a comprehensive assessment of the combined impacts of chemical and mechanical parameters on the properties of thin films grown by SILAR is missing. In this work, ZnO film formation is investigated under variable precursor concentration, pH, withdrawal speed and number of cycles. Interestingly, the produced ZnO films displayed remarkable aspect ratio and morphological variability, ranging from the commonly obtained nanograins shape towards hexagonal nanorods, flower- like rods and nanoneedles, which to our knowledge have not yet been achieved by using single step SILAR process. More particularly, low concentration and intermediate pH and withdrawal rates were favorable for nanorods formation. In addition, increasing the withdrawal speed from 26 to 30 cm·min-1 resulted in a thinner film with improved rod uniformity and reduced crystallite size. This is the first study on the impact of substrate withdrawal speed on SILAR films. Among all studied parameters, the number of cycles was particularly useful for tuning film thickness, while preserving its target shape. In addition, the films grown under a higher number of cycles showed improved film crystallinity and rod orientation with reduced dislocation density, microstrain and bandgap energy. In our conditions, the most suitable combination of parameters required for exhibiting optimized nanorod-shaped coating are: a concentration of 0.07 M, pH of 10.5, speed of 30 cm·min-1 and 40 cycles. In this case, XRD, XPS, Raman and FTIR spectra displayed typical features of hexagonal Wurtzite structure of ZnO with no impurities within the film surface, whereas AFM measured a thickness of 1.4 μm with 243 nm surface roughness.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».