Analysis of relaxation time dependences on influencing factors in conducting oxides based on SnO2:Sb

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background. Transparent conducting oxides (TCOs) based on SnO₂:Sb are promising materials for transparent electrodes in optoelectronic devices. Understanding the mechanisms of charge carrier conductivity and relaxation in these materials is crucial for optimizing their electrophysical properties. The purpose of this work is to analyze experimental data on the dependence of relaxation time on electron concentration, conductivity, and mobility in SnO₂:Sb using various interpolation and approximation methods, as well as to compare the obtained results with the Drude theory. Materials and methods. The study utilized experimental data on electron concentration (n), conductivity (σ), mobility (μ), and relaxation time (τ) for SnO₂:Sb samples. Three interpolation methods were applied for data processing: linear interpolation, Akima interpolation, and cubic spline. Approximation was performed using the least squares method with first-degree polynomials. The analysis accounted for the logarithmic nature of the dependencies for electron concentration and conductivity. Results. A comparative analysis of interpolation methods was conducted for three dependencies. It was found that the dependence of relaxation time on mobility is well described by linear interpolation, consistent with the Drude theory. For other relaxation time dependencies, Akima interpolation proved most suitable due to its ability to handle nonlinear trends. Cubic spline exhibited oscillations in regions with abrupt data changes. The results align with theoretical predictions of the Drude theory. Conclusions. Experimental data confirm the applicability of the Drude theory for describing the electrophysical properties of SnO₂:Sb. The choice of interpolation method should consider both the physical nature of the dependency and the characteristics of the experimental data. For linear dependencies, linear interpolation is optimal. For nonlinear dependencies, Akima interpolation is preferred. The findings can be used to optimize technological parameters for producing SnO₂:Sb with tailored electrophysical properties.

About the authors

Timur O. Zinchenko

Penza State University

Author for correspondence.
Email: scar0243@gmail.com

Candidate of engineering sciences, senior lecturer of the sub-department of information and measuring technology and metrology

(40 Krasnaya street, Penza, Russia)

Ekaterina A. Pecherskaya

Penza State University

Email: pea1@list.ru

Doctor of engineering sciences, professor, head of the sub-department of information and measuring technology and metrology

(40 Krasnaya street, Penza, Russia)

Vladimir D. Krevchik

Penza State University

Email: physics@pnzgu.ru

Doctor of physical and mathematical sciences, professor, head of the sub-department of physics, dean of the faculty of information technology and electronics

(40 Krasnaya street, Penza, Russia)

Ilya A. Rubtsov

Penza State University

Email: rui2000@yandex.ru

Postgraduate student

(40 Krasnaya street, Penza, Russia)

Dmitriy V. Yakushov

Penza State University

Email: hammer.fate@yandex.ru

Postgraduate student

(40 Krasnaya street, Penza, Russia)

Vladimir S. Aleksandrov

Penza State University

Email: vsalexrus@gmail.com

Master’s degree student

(40 Krasnaya street, Penza, Russia)

References

  1. Lee J., Kang Y., Jung I.H. Key phase diagram experiment of the ZnO-SnO2 system and thermodynamic modeling of the ZnO-SnO2-TiO2 system. Physics and Chemistry of Minerals. 2025;52. doi: 10.1007/s00269-024-01308-2
  2. Pecherskaya E.A., Zinchenko T.O., Golubkov P.E., Karpanin O.V., Gurin S.A., Novichkov M.D. Analysis of the Influence of Technological Parameters on the Properties of Transparent Conductive Oxides. Theoretical Foundations of Chemical Engineering. 2024;58(3):798–806.
  3. Zhang Zh. Transparent electrodes in neuroscience: Review. Science and Tech-nology of Engineering, Chemistry and Environmental Protection. 2024;1. doi: 10.61173/frabhk26
  4. Jeon T.I., Grischkowsky D., Mukherjee A.K., Menon R. Electrical characterization of conducting polypyrrole by THz time-domain spectroscopy. Applied Physics Letters ‒ APPL PHYS LETT. 2000;77. doi: 10.1063/1.1319188
  5. Pecherskaya E.A., Semenov A.D., Zinchenko T.O., Gurin S.A., Konovalov S.V., Novichkov M.D., Shepeleva A.E., Tuzova D.E. Calculation of the spray supply system characteristics for obtaining film material by spray-pyrolysis. Vacuum. 2025;234:114100. doi: 10.1016/j.vacuum.2025.114100
  6. Drude P. Zur Elektronentheorie der Metalle. Annalen der Physik. 1900;306(3):566‒613. doi: 10.1002/andp.19003060312
  7. Coutts T.J., Young D., Li X. Characterization of Transparent Conducting Oxides. MRS Bulletin. 2000;25. doi: 10.1557/mrs2000.152
  8. Suh K.S., Okada H., Wakahara A., Chang H., Kim H., Yoshida A. Transparent Conducting ZnO Films on Polymer Substrates by Pulsed Laser Deposition. Key Engineering Materials. 2004;270‒273:878‒883. doi: 10.4028/ href='www.scientific.net/KEM.270-' target='_blank'>www.scientific.net/KEM.270- 273.878
  9. Stadler A. Transparent Conducting Oxides ‒ An Up-To-Date Overview. Materials. 2012;5:661‒683. doi: 10.3390/ma5040661
  10. Pecherskaya E.A., Semenov A.D., Zinchenko T.O., Danilov A.A., Tuzova D.E. The system of automatic control of the substrate temperature as part of the installation for the production of film material by spray pyrolysis. Measurement Techniques. 2024;67(5):377‒385.
  11. Szindler M., Łukaszkowicz K., Matus K., Nosidlak N., Jaglarz J., Fijałkowski M., Nuckowski P. The ITO thin films deposited by magnetron sputtering for solar cell appli- cations. 2024;75:e150803. doi: 10.24425/bpasts.2024.150803
  12. Yusuf A., Abubakar A., Mohammed I., Ahmadu U., Isah K. A Review of Coating Tin Oxide Electron Transport Layers for Optimizing the Performance of Perovskite Solar Cells. Chemistry of Inorganic Materials. 2025;6:100100. doi: 10.1016/j.cinorg.2025.100100
  13. Woods-Robinson R., Broberg D., Faghaninia A., Jain A., Dwaraknath Sh., Persson K. Assessing High-Throughput Descriptors for Prediction of Transparent Con-ductors. Chemistry of Materials. 2018;30. doi: 10.1021/acs.chemmater.8b03529
  14. Coulter J.E., Birnie D.P. Assessing Tauc Plot Slope Quantification: ZnO Thin Films as a Model System. Physica Status Solidi (b). 2017;255:1700393. doi: 10.1002/pssb.201700393

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».