Prediction of Potential Barrier at Crystallite Boundaries in Poly- and Nanocrystalline Semiconductors


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

The distribution of the potential and the parameters of the potential barrier for electrons in semiconductor crystallite is numerically calculated. The calculations are made in a spherical crystallite with uniformly distributed surface states and uniformly distributed donors. It is considered in the calculations that the surface charge is screened both by the ionized donors and on free electrons; the contibution of free electrons should not be neglected in semiconductors with a high concentration of free electrons. It is demonstrated that the height of the potential barrier depends non-monotonically on the concentration of the donors in the crystallite. Moreover, in the curve of the height of the potential barrier as a function of the concentration of the donors, it is possible to highlight two segments corresponding to the cases of the complete and partial depletion of the crystallite. The height of the potential barrier increases with the concentration of the donors in the first segment and decreases in the second segment. It is established that the height of the potential barrier increases with the increase in the concentration of the surface states. The possibility of the existence of surface potential barriers in nano- and polycrystalline metal-oxide semiconductors, which are applied as a sensitive layer of gas sensors, is estimated. It is concluded that if the crystallite radius in metal-oxide semiconductors does not exceed 10 nm the sensor’s sensitivity to gas could hardly be attributed to the usual barrier model. It is demonstrated that shape of crystallite and the contribution of free electrons to screening of surface charge have to be taken into account to calculation of width of potential barrier.

Об авторах

A. Ilin

Faculty of Physics, Lomonosov Moscow State University

Автор, ответственный за переписку.
Email: as.ilin@physics.msu.ru
Россия, Moscow, 119991

V. Gololobov

Faculty of Physics, Lomonosov Moscow State University

Email: as.ilin@physics.msu.ru
Россия, Moscow, 119991

E. Forsh

Moscow Automobile and Road Construction State Technical University (MADI)

Email: as.ilin@physics.msu.ru
Россия, Moscow, 125319

P. Forsh

Faculty of Physics, Lomonosov Moscow State University; National Research Centre Kurchatov Institute

Email: as.ilin@physics.msu.ru
Россия, Moscow, 119991; Moscow, 123182

P. Kashkarov

Faculty of Physics, Lomonosov Moscow State University; National Research Centre Kurchatov Institute

Email: as.ilin@physics.msu.ru
Россия, Moscow, 119991; Moscow, 123182

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».