Thermal Droop Effects in AlGaN Ultraviolet-C Light-Emitting Diodes
Notice bibliographique
Résumé
Al-rich AlGaN based light-emitting diodes (LEDs) operating in the ultraviolet-C (UV-C) spectral wavelength (<280 nm) are important for various critical applications. However, to date, the efficiency of UV-C LEDs remains significantly low in these challenging wavelengths. Here, we have demonstrated that, unlike several established reasons, thermal effects (including self-heating and thermal droop) could cause severe efficiency degradation in UV-C LEDs. Infrared thermal imaging was utilized to measure the accurate internal temperature of epitaxially grown and fabricated UV-C LED heterostructure on nanopatterned sapphire substrate (NPSS). The temperature-dependent measurements show reduced light output and efficiency when operating at increasing ambient temperatures up to 85 °C. We have compared UV-C LED chips of different sizes to correlate these findings with the device area. For a 250 × 500 μm 2 device, the peak light output power (LOP) was ∼29.4 mW at 340.5 A/cm 2, while the peak LOP for a 500 × 500 μm 2 device was ∼45 mW at 270.3 A/cm 2 . Though the maximum achievable efficiency was significantly limited by thermal droop, the external quantum efficiency in the smaller device was measured to be 0.8% higher because of improved light extraction efficiency. Thermal imaging-based experiments and heat diffusion equation-based numerical analysis indicate that smaller devices can sustain higher temperatures until they reach thermal droop.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».