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

سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 118

فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

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:

titanium dioxide ، powder physical vapor deposition ، energy bandgap

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 :