Investigating the Absorption Spectra of a Plasmonic Metamaterial Absorber Based on Disc-in-Hole Nanometallic Structure

材料科学 超材料吸收剂 超材料 等离子体子 光电子学 吸收(声学) 吸收光谱法 带宽(计算) 金属绝缘体金属 光学 复合材料 电信 物理 可调谐超材料 计算机科学 量子力学 电压 电容器
作者
Amr M. Mahros,Yara Alharbi
出处
期刊:Nanomaterials [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:12 (20): 3627-3627 被引量:3
标识
DOI:10.3390/nano12203627
摘要

In this work, we present and explore the characteristics of a plasmonic metamaterial absorber based on a metal-insulator-metal functional stack. The proposed structure consists of glass "sandwiched" between a silver reflector and a titanium metallic disc, embedded inside a Ti periodic nano-hole array, as an outside layer. In the visible and infrared regimes, the optical absorption spectra of such structures have been investigated using the finite difference time domain method. The impact of modifying nano-hole and embedded disc diameters on the absorber's performance has been investigated. Changing these two distinct structural parameters tunes the coupling effect between the localized and propagating surface plasmons. The adequate bandwidth, average spectral absorption rate, and short circuit current density are calculated to determine the performance of the designated absorber. The proposed structure of the plasmonic metamaterial absorber reaches an average absorption of over 94% in a bandwidth of 0.81 µm and near-perfect absorption of 98% around the wavelength of 0.7 µm, with an almost 100% relative absorption bandwidth and 41 mA/cm2 short circuit current density. In addition, the results show that the disc-in-hole absorber's structural parameters can be changed precisely and facilely to tailor to the absorption spectra.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
专注若之完成签到,获得积分10
刚刚
席半完成签到,获得积分10
1秒前
ym发布了新的文献求助10
1秒前
谭dddd发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
2秒前
3秒前
席半发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
深情安青应助LJB采纳,获得10
4秒前
6秒前
ZC发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
7秒前
8秒前
8秒前
8秒前
科研努力完成签到,获得积分10
8秒前
茜茜Rachel发布了新的文献求助10
8秒前
11秒前
11秒前
11秒前
Ian完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
ding应助yyyyy采纳,获得10
12秒前
东方岚120发布了新的文献求助10
12秒前
微笑猎豹应助lzs123采纳,获得40
13秒前
笨笨豆芽发布了新的文献求助10
13秒前
dadada发布了新的文献求助10
13秒前
程smile笑完成签到,获得积分10
13秒前
14秒前
叽叽喳喳发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
14秒前
赵玉珊完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
克丽发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
17秒前
华仔应助谭dddd采纳,获得10
17秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7583211
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9161912
关于积分的说明 19605377
捐赠科研通 7165260
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266226
关于科研通互助平台的介绍 2431164
邀请新用户注册赠送积分活动 2257564