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Record W3005436581

Solution processable pbs qd-solid photodetectors for telecommunication applications

2019· article· en· W3005436581 on OpenAlexaboutno aff
Alberto Maulu

Bibliographic record

VenueDialnet (Universidad de la Rioja) · 2019
Typearticle
Languageen
FieldEngineering
TopicGas Sensing Nanomaterials and Sensors
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhysicsArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La deteccion optica y la conversion de luz en electricidad (conversion fotovoltaica), en la que los dispositivos optoelectronicos encuentran su campo de aplicacion mas importante, han sido importantes campo de aplicacion durante decadas de los semiconductores monocristalinos como materiales fotoactivos (absorcion de luz y fotogeneracion de portadores). Su exito se debe a los excelentes resultados alcanzados, aunque viene acompanado de inconvenientes, como el elevado coste de produccion, la complejidad de fabricacion y su incompatibilidad con substratos flexibles. Durante la ultima decada, el advenimiento de los materiales optoelectronicos procesados en disolucion, como los puntos cuanticos (QDs) coloidales, ha abierto nuevas posibilidades para aplicaciones optoelectronicas. Este nuevo enfoque aplicado al desarrollo de detectores opticos reside en el alto grado de control que ofrece la ingenieria de materiales a la nanoescala. Ademas, la procesabilidad de dichos nanomateriales ha permitido su integracion en muchos tipos de substratos comerciales de bajo coste, en algunos casos logrando fotodispositivos con figuras de merito comparables a las de los fotodetectores convencionales. Por ejemplo, en el grupo del Prof. Edward H. Sargent (Universidad de Toronto, Canada) han medido detectividades de hasta 1013 jones en la segunda ventana de telecomunicaciones (1.3 μm) en fotodetectores basados en QDs de Pbs, un orden de magnitud mayor que la detectividad lograda en fotodetectores basados en peliculas delgadas de InGaAs crecidas epitaxialmente. En esta tesis hemos pretendido y conseguido desarrollar fotodetectores basados en QDs de PbS estables en aire y procesados en disolucion, con una alta sensibilidad en longitudes de onda del infrarrojo proximo (hasta unos 1600 nm), esto es, utiles para la deteccion optica en la tercera ventana de telecomunicaciones. Para conseguir este objetivo principal, primero se ha dedicado el esfuerzo necesario para optimizar la sintesis quimica de los QDs de PbS con el tamano adecuado para obtener su borde de absorcion en las longitudes de onda senaladas, como base para la produccion de peliculas delgadas con un enfoque ascendente (bottom-up). En segundo lugar, hemos conseguido “nanotintas” estables en aire con estos QDs de PbS, adecuadamente formuladas para su compatibilidad (propiedades reologicas adecuadas) con un metodo eficiente de deposicion en area extensa, que permita la formacion de una pelicula delgada de QDs de PbS libre de defectos estructurales (ligados al apilamiento vertical de los QDs, que no son mas que nanocristales aproximadamente esfericos de unos 6-7 nm de diametro). La tecnica de deposicion elegida ha sido “doctor blading”, donde una cuchilla extiende la nanotinta sobre un substrato dado, en nuestro caso vidrio/ITO (ITO: Indium Tin Oxide) o Si/SiO2, para la fabricacion de fotodiodos y fotoconductores, respectivamente. Tambien hemos estudiado la influencia de la quimica superficial de los QDs de PbS en las propiedades de las peliculas delgadas producidas con estos y los dispositivos fabricados con estas capas. De hecho, el paso clave en la formacion de peliculas conductoras con QDs de PbS es el procedimiento de intercambio de ligandos en estado solido, en el que se reemplazan las moleculas largas (Oleilamina) utilizadas para la sintesis de los QDs de PbS con otras mas cortas, con el fin de reducir la distancia entre los QDs, lo que aumentaria la movilidad de los portadores en el solido de QDs resultante debido a un fuerte acoplamiento electronico. Especificamente, hemos utilizado el acido 3-Mercapto-Propionico (MPA) y el Ioduro de Tetra-butil-amonio (TBAI), lo que ciertamente influye en la superficie de los QDs de PbS y en el rendimiento de los fotodetectores basados en PbS. Encontramos que, en ambos casos, el mecanismo responsable de la fotoconductividad esta relacionado con la sensibilizacion de solido de QDs por trampas, origen de la alta responsividad observada y la lenta respuesta temporal de los dispositivos fotoconductores. Se ha identificado la importante influencia de los niveles de trampas sobre la dinamica de los portadores y la eficiencia final del dispositivo, ademas de evidenciar el compromiso entre la velocidad del dispositivo y la alta responsividad de los dispositivos fotoconductores. El intercambio de ligandos en el solido de QDs con MPA, mientras pasiva eficazmente su superficie, produce un rendimiento superior del dispositivo (mayor foto-sensibilidad y detectividad), lo cual se debe a una menor corriente oscura y menor nivel de ruido en comparacion con el caso de los solidos de QDs tratados con TBAI. Ademas, el intercambio de ligandos con MPA confiere una excelente estabilidad en aire a los solidos de QDs, reduciendo la oxidacion del PbS, como se deduce de medidas de XPS. Sobre la base de estos hallazgos, finalmente hemos desarrollado un fotodetector estable en aire y altamente sensible (1011 Jones), basado en un fotodiodo de arquitectura Schottky con una eficiencia cuantica interna superior al 30% a 1500 nm y con una respuesta temporal de unos 135 s.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.011

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.219
Teacher spread0.213 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2019
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