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Enregistrement W7128251515 · doi:10.1063/5.0272632

Effects of non-uniform electric field on the charge collection efficiency in radiation detectors: Deviation from Hecht formula

2025· article· en· W7128251515 sur OpenAlexafffund
M. Z. Kabir, Mahboob Liaquat

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadiation Detection and Scintillator Technologies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectric fieldSaturation velocityCharge carrierDetectorSpace chargeParticle detectorIonizationVelocity saturationElectron mobility

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Charge Collection Efficiency (CCE) of a radiation detector under a non-uniform electric field has been examined by developing a semi-analytical and a numerical model. We consider the Carrier Packet Drift Analysis for the semi-analytical model and a numerical solution of the continuity and Poisson‘s equations for the numerical model. The space charge due to ionized dopants and the trapped charges of photogenerated carriers in the bulk photoconductor layer of the detector are considered. We analyze the electric field distributions and CCE of the detector under various charge carrier transport parameters and detector operating conditions. The CCE under the non-uniform electric field deviates significantly from the uniform field case as determined by the Hecht Collection Efficiency (HCE) formula. In most cases, the CCE under the non-uniform electric field deteriorates as compared to HCE. However, the CCE under the non-uniform electric field can also be improved for certain values of normalized carrier lifetimes (ratio of carrier lifetime to its transit time) provided that the radiation (photons or particles) absorption occurs mostly near the radiation-receiving electrode. The theoretical model has been applied to the published experimental results in perovskite x-ray detectors for general radiographic applications and found good agreement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,466
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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