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硅光子学
执行摘要 最新技术摘要 在过去 20 年中，硅光子学已成为光子集成电路 (PIC) 的一项极具吸引力的技术，因为它直接建立在硅纳米电子领域的极度成熟基础之上。因此，它开辟了一条通往非常先进的 PIC 的道路，具有非常高的产量和低成本。更准确地说，今天，硅光子 PIC 正在 200 毫米和 300 毫米 CMOS 代工厂中以纳米级精度和可重复性进行商业化生产，这从光子学的角度来看是前所未有的。基本技术利用绝缘体上硅 (SOI) 晶圆，其中埋氧层顶部的硅层充当连接芯片上器件的波导的核心。由于硅是导光材料，氧化硅是包层，该技术可以解决波长范围约为 1 至 4 m 的应用，从而包括以 1300nm、1550nm 和 1550(+)nm（分别为 O、C 和 L 波段）为中心的非常重要的光纤光谱带。硅光子学已经成为十多家公司（其中大部分是无晶圆厂公司）用于数据中心和电信网络中高数据速率收发器产品的首选技术。总的来说，他们向市场部署了估计数百万个硅光子收发器。大约有 20 个硅光子制造平台（部分为工业平台，部分为支持原型设计和小批量制造的研究机构平台）已经建立，这些平台基于现有基础设施和源自硅电子行业的专有技术（见附录 A1）。典型平台允许集成高速调制器和高速 Ge 探测器，符号率范围为 50 至 100 Gbaud，以及用于光束组合/分裂、波长选择功能、偏振选择功能和片外耦合的高级无源功能。一些平台允许其他功能，例如与高级电子设备的集成（单片或混合）、光源的集成（异构或混合）以及面向传感的功能（例如微流体）。大多数平台的运作方式类似于代工厂：任何最终用户都可以访问它们，无论是全掩模版/全晶圆批次 (FRFL) 模式还是成本分摊多项目晶圆 (MPW) 模式，其中最终用户可以提交部分掩模版的设计，并将收到几十个处理过的芯片而不是完整的晶圆。 FRFL 模式成本高昂（数十万欧元/美元），但每芯片成本较低（每芯片约 10 欧元/美元），而 MPW 模式每设计成本更实惠（数十万欧元/美元），但每芯片成本约 1000 欧元/美元。当扩展到更高产量（例如 1000 片晶圆）时，芯片成本可降至每芯片 1 欧元/美元以下，因为固定掩模和间接成本在整个批次中摊销。当代工厂基础设施的投资已经折旧或与其他用户共享时，较低的单芯片成本也会受益。芯片代工厂向其客户提供工艺设计套件 (PDK)。这些 PDK 详细说明了给定平台的设计规则，并包含基本组件和电路库。硅光子学 PDK 的成熟度尚未达到 CMOS IC 代工厂的水平。今天，硅光子学 PDK 仅包含非常基本的构建模块库，特别是对于 MPW 操作模式。未来的硅光子学 PDK 必须包含组件和电路的紧凑模型，其参数基于经过验证的测量数据，并考虑到晶圆之间和晶圆之间的工艺变化。
薄膜硅锂
电磁充当电子和光子学之间的关键桥梁，解锁了从通信和计算到传感和量子信息的广泛应用。综合的电磁方法特别是对光子学的必需电子高速控制，同时为电子产品提供了实质性的光子并行性。在薄膜锂锂光子学中的最新进展已取得了革命性的革命性进步。这项技术不仅提供了必要的强电磁耦合，而且还具有超低光损失和高微波带宽。此外，它的紧密限制和与纳米化的兼容性允许前所未有的可重构性和可扩展性，从而促进了曾经在散装系统中几乎被认为几乎不可能的新颖和复杂的设备和系统的创建。在这个平台上建立了该领域，目睹了各种开创性的电磁设备的出现1-12超过了1-6,9-12的当前状态，并引入了以前不存在3,7,8的功能。这一技术飞跃向前提供了一个独特的框架，以探索各种物理领域，包括光子非热式合成维度13-15，主动拓扑物理学16,17和量子电动镜12,18-20。在这篇综述中，我们介绍了电探针的基本原理，即基本科学与技术前沿之间的联系。我们讨论了由薄膜Niobate平台启用的综合电视的成就和未来前景。
GF-1 DNA/RNA 提取试剂盒(小量试剂盒)
GF-1 DNA/RNA 提取试剂盒适用于提取和纯化各式不同样品的 DNA/RNA 。 GF-1 试剂盒最主要的 GF-1 硅胶膜离 心柱能在高盐缓冲液的裂解帮助下有效地离心吸附 DNA/RNA 。硅胶膜离心柱法以及洗涤缓冲液可去除残余蛋 白质和各种杂质，让吸附在离心柱的 DNA/RNA 更进一步地被纯化。最后通过洗脱液把 DNA/RNA 洗脱下来。提 取的 DNA/RNA 可用在各种不同的后续实验。
硅二橙锂在硅光子学上的量子前景
分子电子的领域与使用分子术的使用来允许，控制和操纵两个电极之间的电气传输。[1,2]探索的基本工具是电极|分子|电极“分子连接”。[3–6]分子连接的设计与追求分子电子的早期动机对齐，这一直基于以下概念：适当设计的分子可以作为执行电路元件的基本功能的一个（或更多）。为此，执行电线功能的分子，[7]开关，[8]二极管，[9]直径，[10]晶体管，[11]，[11]和高效的电阻[12] [12]及其在连接中的电特性。最近的注意力已转向分子连接的特性，这些连接范围延伸到了电气的模仿
二氧化硅砂作为可再生氢和氨生产植物的热量存储
由于气候变化的问题不断上升，开发可再生能源和低成本的公用事业尺度存储技术对于减少环境影响至关重要。热量存储（TES）系统提供可扩展，高效和低成本存储的方法，但商业上主要限于用于集中太阳能发电厂。随着可再生能源开发的增加，独立TES系统的商业化变得至关重要。最近的一些研究开始探索沙子作为TES材料的使用。砂，尤其是硅砂，提供了一种丰富的，热稳定和低成本的方法，用于在高达1,200°C的温度下储存热能。当电力不足以满足需求时，可以从二氧化硅砂中排出储存的热量，并通过驾驶电力系统转化为电力。发现阿曼苏丹国的二氧化硅砂被发现是超纯的（> 98 wt％SIO 2）；事实证明，国家可再生能源实验室（NREL）的组成具有理想的热性能，以用作TES系统。nrel还提出了一个独立的砂-TES概念，该概念提供了足够的存储能力，更长的排放时间和相比的其他商业储能技术。这项研究分析了利用该沙子系统在DUQM-MOAN中维持500 MW太阳能绿色氨生产厂的整天运行的经济利益，并将其与商业锂电池进行比较。Sand TES系统是间歇性可再生能源存储的有希望的解决方案。结果表明，与使用锂离子电池相比，使用二氧化硅作为TES系统将绿色氢和绿色氨的单位生产成本显着降低了59％和48％，在这种情况下，绿色氢和绿色氨寿命归一化成本降至0.60 US $/kGH 2和0.16 US/KGNH 3。通过沙子系统提供的低成本和丰度将有助于加强可再生能源项目，从而降低清洁能源的成本和可再生能源的产品。
在不同的土壤条件下通过甘蔗砂灰的风化去除二氧化碳
甘蔗厂被认为是通过增强的风化（EW）具有很高的二氧化碳去除（CDR）的潜力，但尚未定量评估。这项研究的目的是1）通过EW评估各种甘蔗厂灰分的CDR电位，以及2）研究土壤条件和铣削灰分对CDR的影响。这是通过表征澳大利亚五台灰烬的物理和化学性质并使用一维反应性传输模型模拟风化的。该模型被列为模拟，以模拟100吨/公顷的湿灰（47 - 65％水）或压碎玄武岩的风化，在各种土壤pH和二氧化碳二氧化碳部分压力（PCO 2）的各种组合下（PCO 2）。在两级阶乘设计中进行了灵敏度分析，以测试pH，pH缓冲，材料表面积，浸润速率，植物摄入养分，有机物阳离子阳离子交换表面和PCO 2对建模CDR的影响。磨坊灰分的模拟CDR明显小于玄武岩（p <0.001），但在灰烬之间大多没有显着差异（p> 0.05）。铣削灰分的风化已累积地去除0.0 - 4.0 t CO 2 /ha（0.00 - 0.040 t CO 2 /t湿灰），类似于文献中建模的一些玄武岩和橄榄石。在大约5年内实现了磨坊灰分的理论最大CDR（基于适用的可风化材料）。CDR的估计值因条件而变化。至少当初始土壤溶液pH值最低（4.5，未封闭）时，pH为6.5或更少，持续缓冲且PCO 2较低（600 ppm）。cdr也显着降低。此处量化的pH和pH缓冲的效果可以解释酸性土壤现场试验中EW的低测量CDR，并突出了对pH缓冲能力进行更现实的建模的需求。总体而言，Mill Ash通过EW表现出很高的CDR潜力，尤其是在考虑生命周期益处的情况下，尽管必须在现场进行验证。
硅纳米电子学、纳米结构和高效硅光伏技术的进展
硅是一种无处不在的半导体材料，可用于多种应用，是现代电子和能量收集的基础。硅基微电子，如今更确切地说是纳米电子，将在不久的将来达到 10 纳米以下的技术节点。在这些尺寸下，纳米尺寸效应（例如量子限制、掺杂的统计问题、表面状态等）开始发挥作用，降低性能和可靠性，甚至导致晶体管完全失效。这些纳米尺寸效应中的几种已经在精心制造的 Si 纳米结构上进行了研究，在那里获得的研究结果可能对于规避 FET 达到单纳米尺寸时出现的问题至关重要。此外，Si 纳米结构的非常规和新颖方法也令人感兴趣，因为它们可以提供替代的解决方法，有助于防止未来技术节点实施的进一步延迟，目标是在降低功耗的情况下提供更高的性能。除了电子晶体管之外，硅纳米结构（如纳米线和纳米粒子）还为传感器、量子器件、操纵器、执行器、光电子学、生物标记等领域的各种跨学科应用开辟了全新的前景。由于表面体积比高，硅纳米结构主要由表面决定，因此需要新的物理和化学知识来了解其特性。这些知识尚未完成并转移到现代晶体管技术中。在能量收集领域，硅光伏电池通过用异质结取代扩散的 p/n 同质结（充当载流子选择性和高度钝化（无复合）接触）提高了效率。这一概念允许研究一系列新材料作为接触，但需要精确了解它们与硅的界面特性。尽管有报道称至少在实验室规模的太阳能电池上转换效率令人印象深刻，但尚未找到结合了正确的电子和光学特性并与工业批量生产兼容的理想异质接触。进一步的跨学科研究必须找到或开发将合适的 Si 表面钝化与载流子选择性隧穿、长期稳定性以及可靠且经济高效的制造相结合的材料。
低温共晶硅
1.量子计算与量子信息。MA Nielsen 和 IL Chuang，剑桥大学出版社 2. Ciaran Hughes、Joshua Isaacson、Anastatsia Perry、Ranbel F. Sun、Jessica Turner，“量子计算的量子好奇者”，Springer，2021 3. Maria Schuld 和 Francesco Petruccione，“使用量子计算机进行机器学习”，第二版，Springer，2021 4. Maria Schuld 和 Francesco Petruccione，“使用量子计算机进行监督学习”，Springer，2018 5. Peter Wittek，“量子机器学习——量子计算对数据挖掘意味着什么”，爱思唯尔。 7. Michael A. Nielsen 和 Issac L. Chuang，“量子计算与信息”，剑桥，2002 年 8. Mikio Nakahara 和 Tetsuo Ohmi，“量子计算”，CRC Press，2008 年 9. N. David Mermin，“量子计算机科学”，剑桥，2007 年 10. https://qiskit.org/
CAS200-00-0100-131_Rev 7.indd - 硅传感
Silicon Sensing Systems 是硅 MEMS 陀螺仪、加速度计和惯性测量系统的市场领导者，专注于高性能、可靠性和价格实惠。凭借可追溯到 100 多年前的惯性传感领域的悠久历史，所有传感器均基于内部专利设计，并在其最先进的 MEMS 代工厂生产。Silicon Sensing 已向全球数千名满意的客户交付了超过 4000 万个传感器，并继续通过技术专长和持续创新来提高性能。