【摘 要】
:
石墨烯的出现掀起了人们对新型材料的研究热潮。二维(2D)材料被各国科学家们发现或合成,如黑磷(BP)、氮化硼(BN)、过渡金属碳化物(TMC)、过渡金属二硫化物(TMD)等。WS_2、MoS_2都是典型的二维材料,能带中存在一定的带隙,可以代替传统三维半导体。在实际应用中,许多因素会影响器件的性能。如2D半导体与电极接触时会形成肖特基势垒,对制备的电子器件产生不利影响;2D半导体与电极接触时会产生
论文部分内容阅读
石墨烯的出现掀起了人们对新型材料的研究热潮。二维(2D)材料被各国科学家们发现或合成,如黑磷(BP)、氮化硼(BN)、过渡金属碳化物(TMC)、过渡金属二硫化物(TMD)等。WS2、MoS2都是典型的二维材料,能带中存在一定的带隙,可以代替传统三维半导体。在实际应用中,许多因素会影响器件的性能。如2D半导体与电极接触时会形成肖特基势垒,对制备的电子器件产生不利影响;2D半导体与电极接触时会产生隧穿势垒,也是阻碍器件实际应用的重要因素。为解决上述问题,本文采用第一性原理计算,详细地分析了对于不同电极材料与WS2构成异质结的接触性质、基于WS2构建的双电极体系的电输运特性、研究了1T’/2H MoS2异相结的接触性质并对其进行了有效调控。具体研究内容如下:1.基于上述2D半导体与电极接触时出现的问题,开展了对Graphene/M3C2(M=Cd,Hg,Zn)与2D WS2形成范德华异质结的研究。采用第一性原理计算方法研究了使用Graphene/M3C2做电极时与2D WS2形成范德华异质结的接触性质。当WS2/石墨烯形成范德华异质结时,两种材料的固有性质可以很好的保持;M3C2/WS2范德华异质结的费米能级处出现了混合态,影响了材料固有性质。Graphene/M3C2与WS2形成了n型肖特基接触,对Zn3C2/WS2双电极体系进行评估,体系形成n型接触。上述研究为制作n型WS2半导体器件提供了理论指导。2.基于Graphene/M3C2与WS2存在接触势垒较大的问题,开展了使用金属性过渡金属二硫化物XA2(X=V,Nb,Ta;A=S,Se)与二维WS2形成范德华异质结的研究。研究发现WS2/XA2范德华异质结可以很好的保持两种材料的固有性质。XA2与WS2形成了p型肖特基接触,有趣的是,当VSe2被选作电极时,其双电极体系评估为n型接触。VS2,NbS2和TaS2作为电极时,载流子极性没有改变,双电极体系评估仍为p型接触。在电输运计算中,所有体系的肖特基势垒(SBH)出现明显增加。此研究有效降低了肖特基势垒,并提供了制备p型WS2半导体器件的理论思路。3.基于二维材料的多相性,开展了1T’/2H MoS2异相结接触性质的研究。发现异相结的界面势垒并不均匀,界面局部出现了低于层间间隙势垒的区域电势,这些区域的出现为电子传输提供路径。通过吸附多种金属性原子或者施加应力来调控1T’/2H MoS2异相结接触界面的肖特基势垒,两种方法都可以将肖特基接触转变为欧姆接触,并且施加应力可以拓宽低于平均势垒区域面积。此研究计算出影响1T’/2H MoS2异相结的两个主要势垒,并成功对其进行调控,为实际调控材料接触势垒提供了理论借鉴。
其他文献
DNA序列中储存着大量复杂且有价值的生物信息,其中DNA序列的相似性分析可以发现生物之间的进化关系,从而更好地处理生物信息;DNA序列的模式匹配可以统计基因片段出现的位置和数目,有利于对致病基因进行状态跟踪和靶向治疗。但是大多数序列相似性分析和模式匹配方法都针对整个序列而不是频繁序列模式,这就加大了计算的复杂度;并且目前的研究方法均忽略了含缺失碱基的基因片段,即对于负序列模式,还没有统一的分析方法
人脸检测在生产生活中使用越来越广泛,人脸检测安全性问题逐渐成为社会关注要点。人脸攻击导致经济损失事件频频发生,攻击方式主要包括打印照片攻击、屏幕成像攻击、视频回放攻击和假体攻击等,因此在人脸识别中使用活体检测技术越来越重要。随着攻击方式越来越多,人脸活体检测面临越来越大的压力,现今主要使用的活体检测方式比较单一,在复杂环境下准确性和鲁棒性往往达不到要求。在保证模型检测性能基础上还需要考虑模型推理时
在软件的开发和维护过程中,每天会有大量的代码变更被提交到版本管理平台中,而阅读和理解代码的变更是软件开发过程的必要工作,人工的对于变更代码差异的识别也越来越困难。当今软件功能的需求越来越多样化,软件的体系结构也随之增大,如果能够对代码的变更进行自动差异比较分析,则能够将代码变更的差异从源代码中分离,有助于对代码变更的阅读和理解,同时有助于开发人员研究代码变更中相关问题,有利于理解软件演化的过程。当
目前,接入到物联网中的设备数量呈指数级增长,随着这些物联网设备的运行就会生成海量的数据。这些数据可能包含用户的隐私信息,例如家庭住址、年龄、患病史等,若这些数据被任意访问就容易出现隐私泄露问题。如何管理这些海量的数据,使得这些数据能被安全、高效的利用是我们所面临的一大挑战。访问控制技术是目前被广泛使用的安全保护技术之一,为物联网设备数据保护提供了有力支撑。然而,在利用访问控制确保数据能被合法使用的
随着网络技术和数字媒体的蓬勃发展,当今社会已然迈入信息时代,大量数字化产物在网络空间中存储和传输,如何保障数字资源的存储和传播成为社会广泛关注的问题。数字水印技术在众多安全技术中脱颖而出,在数字资源版权保护问题中展现出独特优势。近年来,鲁棒图像水印技术已取得长足进步,现有的鲁棒图像水印算法已能很好地抵抗常规图像处理攻击,但如何抵抗几何攻击和提高计算精度,依然是数字图像水印研究领域共同面临的难题。本
数据挖掘顾名思义就是从海量数据中挖掘出对于企业或者个人来说有用的信息,因为数据挖掘能够为企业创造出更大的利益,所以数据挖掘的相关算法与技术层出不穷,并且已经广泛应用到了许多领域,成为推动大数据发展不可或缺的动力。分类分析是数据挖掘算法中的经典算法之一,其中KNN算法因其原理简单易懂又易于实现等特点被广泛的应用到数据挖掘领域。但因其也存在一些缺陷,如训练样本不均衡问题、冗余特征等会对分类结果产生影响
随着以太坊、智能合约和共识算法等区块链技术的不断发展,区块链技术已经从单一的金融领域转变到与人们生活息息相关的智慧医疗、智慧交通和智慧政务等领域。共识算法作为区块链的核心技术之一直接影响区块链系统的性能(如交易吞吐量、可扩展性和容错性)进而影响人们的生活质量。为此,本文对工作量证明(Proof of Work,PoW)、权益证明(Proof of Stake,PoS)和委托权益证明(Delegat
心血管疾病是人类健康的头号杀手,已成为重大的公共卫生问题,及时检测心血管疾病刻不容缓。心电图(Electrocardiogram,ECG)检测是现有众多心血管疾病检测手段中最便捷有效的方法,但医疗资源匮乏导致大量心血管疾病患者无法被及时发现,因此无法使疾病在初期得到有效的控制。而利用计算机快速实现ECG信号异常检测可以在减轻医护人员工作压力的同时也能让群众初步了解自己的健康状况。本论文为实现多导联
随着无线网络技术的发展,研究者们将Wi-Fi信号应用到被动入侵检测方法中,致力于仅依靠现有的无线网络设备实现对人员的被动入侵检测。相比于最初的研究中使用无线信号的接收信号强度作为检测特征,无线信号中的信道状态信息可以细粒度的描述无线信号传播过程的环境特征信息,将其作为检测特征可以有效提高被动入侵检测方法的性能。但是目前基于信道状态信息的被动入侵检测方法存有一些问题:一、不同的链路对人员活动的敏感程
长期以来,心血管疾病一直是危害人们健康的重要因素。心电图(Electrocardiogram,ECG)作为心脏节律变化的主要观测手段,是辅助诊断心脏相关疾病的重要工具。然而,ECG信号作为一种低频微弱的生理信号,在获取过程中,容易受到外界因素的干扰,影响其波形的正常变化。如何保证ECG信息的准确性,对分析判断疾病有非常重要的作用。基于以上考虑,本文按照“ECG原理稀疏原理形态分析ECG降噪”的研究