Modification of Electrical and Optical Properties by Incorporating Mn, Ta and Nb Dopants into TiO۲-based Thin layer Utilizing Powder-based Physical Vapor Deposition (PPVD) Technique
محل انتشار: مجله علم مواد و مهندسی ایران، دوره: 22، شماره: 1
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 118
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJMSEI-22-1_011
تاریخ نمایه سازی: 11 شهریور 1404
چکیده مقاله:
Powder-based Physical Vapor Deposition (PPVD) was utilized to deposit doped TiO۲ thin layers, to modify electronic and optical properties. The modification was performed using different dopants (MnO۲, Ta۲O۵, Nb۲O۵) at different concentrations (۰.۰۵ and ۰.۱ mol%) respectively. The structural characterization by FESEM reveals that the size of the grain varied with respect to the dopants. The sample doped at lower concentration demonstrates a larger crystallite size than the sample doped at higher concentration. This trend is consistent with the measured grain size of the doped thin layer samples. The nonlinearity coefficient (α) and breakdown voltage at lower ranges are enhanced as the dopant concentration in the TiO۲ lattice increases due to the reduction of grain size. While, the optical properties of doped TiO۲ thin layers with respect to energy bandgap demonstrated enhancement trend with the addition of the dopant as revealed by UV-Vis’s reflectance analysis. The enhancement of electrical and optical properties is contributed by the formation of barrier layer surrounding the grains, which in return increases the conductivity of the doped TiO۲ thin layers sample. Conclusively, this study demonstrates the feasibility of the PPVD method in producing a dense thin layer structure for further optical and electrical based applications.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Muhammad Rizwan
NED University of Engineering and Technology
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :