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Enregistrement W7132919202

Materials Chemistry to Advance the Speed and Sensitivity of Infrared Solution-Cast Photodetectors

2023· dissertation· W7132919202 sur OpenAlexaff
Maral Vafaie

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineMaterials Science
ThématiqueChemical and Physical Properties of Materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotodetectorPassivationQuantum dotPerovskite (structure)Dark currentInfraredSemiconductorLayer (electronics)Quantum efficiency
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been considerable interest in solution-processed semiconductors for use in near-infrared (NIR) and short-wavelength infrared (SWIR) photodetectors. In this regard, perovskites and colloidal quantum dots (CQDs) are two prominent materials. I aim, in this thesis, to explore the chemistry of these material systems to enable efficient, stable, and fast solution-based infrared photodetectors. In Pb-Sn binary perovskite photodetectors, I uncover a low charge collection efficiency that results from the chemical incompatibility between tin perovskite material processing and metal oxide transport layers. I develop a new approach, revisiting the method used in chemically reducing the tin precursor. I report photodetectors with an external quantum efficiency of 85% at 850 nm, a dark current below 10-8 A/cm2, and a response time faster than 100 picoseconds. I showcase the application of these detectors in LiDAR, demonstrating sub-millimeter distance resolution. I turn my attention to SWIR InAs CQD photodiodes, finding that there is a non-optimal band alignment at the interface between the QD layer and the hole transport layer. I utilize functionalized molecular ligands to engineer the energy levels of QDs. The incorporation of molecularly tuned QDs as hole transport layers improves charge extraction efficiency from 20% to 31% at 1120 nm and leads to a two-orders-of-magnitude improvement in the dark current, reaching 4×10-7 A/cm2. I then use energy level tuning in QDs to design an electron transport layer that replaces conventional metal oxides in SWIR PbS CQD photodetectors. The favorable band alignment and improved passivation of the QD-based transport layer results in a one-order-of magnitude suppression of the dark current down to ~1×10-6 A/cm2 while maintaining an external quantum efficiency ~70% at 1450 nm. I then apply the knowledge gained on CQD surface modification to devise an efficient ligand exchange route for small-bandgap PbS CQDs. In devices, the CQD solids give rise to an external quantum efficiency greater than 80% at 1550 nm, a measured detectivity of 8×1011 Jones, and a 10 ns response time. The studies in this thesis suggest future routes to sensitive, fast, and stable photodetectors that bring out the full potential of solution-processed materials in advanced light-sensing applications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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