Dual‐Surface Reaction Enabled Organic–Inorganic Hybrid Photodiodes for Faint Light Detection and Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Organic–inorganic heterojunction photodetectors are garnering significant research interest. The surface‐sensitive nature of nanometer‐thin single‐crystalline semiconductors vis‐à‐vis device performance provides an ideal platform for studying organic contacts. Herein, organic‐Si nanomembrane (SiNM) hybrid photodetectors are demonstrated for probing faint light and self‐powered imaging. Universal approaches to controlling dual‐surface reactions are proposed to achieve high‐performance devices. A 1,4,5,8,9,11‐hexaazatriphenylene hexacarbonitrile (HAT‐CN) organic layer effectively blocks electron injection current by reacting to unpin the SiNM surface Fermi level. A low work‐function ytterbium oxide (YbO x ) (≈2.9 eV) buffer reduces the hole injection. A facile surface reaction process is systematically optimized for HAT‐CN and ytterbium with SiNM to selectively consolidate and deoxidize the natively grown silicon oxide (SiO x ), respectively, thereby minimizing noise. Contact interfaces between various dielectrics are investigated for maximizing device performance. The devices achieve competitive performance among state‐of‐the‐art organic–inorganic photodetectors, notably the low noise (sub‐pA/µm), ultra‐fast microsecond response speed and a high rectification of 3 × 10 7 . Further, an imaging sensor is demonstrated to operate in self‐powered mode. These results provide key insights into interfaces, devices, and system‐level applications in organic–inorganic heterogeneous optoelectronics.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».