活动介绍

分子束外延技术在III-N族材料中的应用

立即解锁
发布时间: 2025-08-25 01:19:16 阅读量: 1 订阅数: 6
# 分子束外延技术在III - N族材料中的应用 ## 1. 引言 在半导体材料的研究与应用中,III - N族材料如AlGaN/GaN展现出了巨大的潜力。分子束外延(MBE)技术作为一种精确控制材料生长的方法,在制备高质量的III - N族材料方面发挥着重要作用。本文将详细探讨MBE技术在III - N族材料生长中的应用,包括材料的均匀性、低温迁移率、磁输运特性以及相关器件的性能特点。 ## 2. 材料均匀性 MBE技术在生长III - N族材料时能够实现良好的均匀性。通过对整个晶圆上器件的最大漏极电流进行全面测量来表征这种均匀性。以等离子体辅助MBE生长的HFET晶圆为例,最大漏极电流($I_{max}$)的变化小于5%,这一均匀性水平与III - V族(如GaAs和InP)器件技术相当。 ## 3. 低温迁移率 ### 3.1 室温与低温迁移率的差异 高密度GaN/AlGaN二维电子气(2DEG)在室温下的迁移率主要受极性光学声子散射的限制,缺陷和杂质的影响较小。由于2DEG的高密度产生的屏蔽效应进一步降低了缺陷的影响,因此室温迁移率不能很好地反映通过各种技术生长的HFET结构的材料质量。 然而,在极低温和低密度2DEG的情况下,晶格振动不再是主要的载流子散射机制。电子与各种结构缺陷(如位错、杂质、合金无序和界面粗糙度等)的相互作用成为限制迁移率的重要散射源。因此,低温迁移率更能准确反映特定生长技术所获得的材料纯度和完美程度。 ### 3.2 MBE技术在低温迁移率方面的优势 MBE技术在制备高质量GaN/AlGaN 2DEG结构方面表现出色。文献中报道的低温迁移率超过$50000 cm^2/Vs$的GaN/AlGaN 2DEG均采用MBE技术生长。MBE技术的优势包括:低残余杂质掺入、层厚度均匀性和精确性以及清晰的界面。 例如,在MOCVD生长的GaN/蓝宝石模板上通过等离子体辅助MBE生长的GaN/AlGaN 2DEG,其迁移率在77K时为$24000 cm^2/Vs$,在13K时增加到$51700 cm^2/Vs$。 ### 3.3 铝浓度对低温迁移率的影响 低温迁移率与势垒层中的铝浓度密切相关。只有在载流子密度和铝浓度较小的样品中才能实现超高迁移率。随着势垒层中铝浓度的增加,低温迁移率急剧下降。这表明在这些高质量结构中,合金无序势和界面粗糙度散射是最重要的散射机制,而带电杂质或位错散射的影响较小。 对于某些样品,测量得到的迁移率接近由于合金散射计算得到的低温迁移率极限(如$80000 cm^2/Vs$),这意味着MBE生长的GaN/AlGaN结构具有优异的材料纯度、界面质量和低缺陷密度。 ### 3.4 不同生长条件和衬底对迁移率的影响 - **等离子体辅助MBE**:在HVPE GaN模板上生长的AlGaN/GaN 2DEG,在载流子密度为$1.5×10^{12} cm^{-2}$时,迁移率达到创纪录的$75000 cm^2/Vs$。这种高迁移率结构是在富Ga生长条件下获得的,具有原子级光滑的表面和界面。而在富氮条件下生长会导致表面形貌粗糙,迁移率显著降低。 - **氨辅助MBE**:在半绝缘块状GaN晶体上生长的AlGaN/GaN 2DEG,在1.5K时迁移率为$60000 cm^2/Vs$,位错密度低于$2×10^8 cm^{-2}$,表明位错散射对迁移率的限制较小。 - **直接生长在蓝宝石或SiC衬底上**:与使用GaN模板作为衬底相比,MBE直接在蓝宝石或SiC衬底上生长AlGaN/GaN 2DEG时,界面粗糙度和位错密度较高。例如,在蓝宝石衬底上通过氨辅助MBE生长的AlGaN/GaN 2DEG,在1.2K时迁移率为$14800 cm^2/Vs$,样品表面粗糙度较大(RMS值为60nm),但晶粒尺寸较大,位错密度较小。 ## 4. 磁输运特性 ### 4.1 重要物理参数的提取 通过低温磁输运测量可以提取AlGaN/GaN 2DEG结构的重要物理参数,如载流子浓度、散射时间和有效质量。纵向磁阻($R_{xx}$)中的Shubnikov - de Haas(SdH)振荡和横向磁阻($R_{xy}$)中的量子霍尔效应的观察也是存在量子化二维电子气的重要证据。 纵向电阻的振荡部分可以表示为: \[ \Delta R_{xx} = 4R_0X(T)\exp(-\frac{1}{\omega_c\tau_q})\cos(\frac{2\pi e n}{\hbar B}) \] 其中,$\tau_q$是量子散射时间,$\omega_c = \frac{eB}{m^*}$是回旋频率,$\epsilon = \frac{\hbar^2 n}{m^*}$是费米能量,$X(T)$是温度阻尼因子,由下式给出: \[ X(T) = \frac{2\pi^2 kT / \hbar\omega_c}{\sinh(2\pi^2 kT / \hbar\omega_c)} \] 从上述公式的最后一项可以根据电阻振荡频率在$1/B$中的变化提取载流子密度。量子寿命通常通过所谓的Dingle图推导得出,将$\Delta R / 4R_0X(T)$对$1/B$取对数绘制,斜率给出$1/\tau_q$,在$1/B = 0$时截距为1。电子有
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
继续阅读 点击查看下一篇
profit 400次 会员资源下载次数
profit 300万+ 优质博客文章
profit 1000万+ 优质下载资源
profit 1000万+ 优质文库回答
复制全文

相关推荐

SW_孙维

开发技术专家
知名科技公司工程师,开发技术领域拥有丰富的工作经验和专业知识。曾负责设计和开发多个复杂的软件系统,涉及到大规模数据处理、分布式系统和高性能计算等方面。
最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
千万级 优质文库回答免费看
立即解锁

专栏目录

最新推荐

C#并发编程:加速变色球游戏数据处理的秘诀

![并发编程](https://img-blog.csdnimg.cn/1508e1234f984fbca8c6220e8f4bd37b.png) # 摘要 本文旨在深入探讨C#并发编程的各个方面,从基础到高级技术,包括线程管理、同步机制、并发集合、原子操作以及异步编程模式等。首先介绍了C#并发编程的基础知识和线程管理的基本概念,然后重点探讨了同步原语和锁机制,例如Monitor类和Mutex与Semaphore的使用。接着,详细分析了并发集合与原子操作,以及它们在并发环境下的线程安全问题和CAS机制的应用。通过变色球游戏案例,本文展示了并发编程在实际游戏数据处理中的应用和优化策略,并讨论了

【高级图像识别技术】:PyTorch深度剖析,实现复杂分类

![【高级图像识别技术】:PyTorch深度剖析,实现复杂分类](https://www.pinecone.io/_next/image/?url=https%3A%2F%2Fsiteproxy.ruqli.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fcdn.sanity.io%2Fimages%2Fvr8gru94%2Fproduction%2Fa547acaadb482f996d00a7ecb9c4169c38c8d3e5-1000x563.png&w=2048&q=75) # 摘要 随着深度学习技术的快速发展,PyTorch已成为图像识别领域的热门框架之一。本文首先介绍了PyTorch的基本概念及其在图像识别中的应用基础,进而深入探讨了PyTorch的深度学习

分布式应用消息监控系统详解

### 分布式应用消息监控系统详解 #### 1. 服务器端ASP页面:viewAllMessages.asp viewAllMessages.asp是服务器端的ASP页面,由客户端的tester.asp页面调用。该页面的主要功能是将消息池的当前状态以XML文档的形式显示出来。其代码如下: ```asp <?xml version="1.0" ?> <% If IsObject(Application("objMonitor")) Then Response.Write cstr(Application("objMonitor").xmlDoc.xml) Else Respo

深度学习 vs 传统机器学习:在滑坡预测中的对比分析

![基于 python 的滑坡地质灾害危险性预测毕业设计机器学习数据分析决策树【源代码+演示视频+数据集】](https://opengraph.githubassets.com/f6155d445d6ffe6cd127396ce65d575dc6c5cf82b0d04da2a835653a6cec1ff4/setulparmar/Landslide-Detection-and-Prediction) 参考资源链接:[Python实现滑坡灾害预测:机器学习数据分析与决策树建模](https://wenku.csdn.net/doc/3bm4x6ivu6?spm=1055.2635.3001.

分布式系统中的共识变体技术解析

### 分布式系统中的共识变体技术解析 在分布式系统里,确保数据的一致性和事务的正确执行是至关重要的。本文将深入探讨非阻塞原子提交(Nonblocking Atomic Commit,NBAC)、组成员管理(Group Membership)以及视图同步通信(View - Synchronous Communication)这几种共识变体技术,详细介绍它们的原理、算法和特性。 #### 1. 非阻塞原子提交(NBAC) 非阻塞原子提交抽象用于可靠地解决事务结果的一致性问题。每个代表数据管理器的进程需要就事务的结果达成一致,结果要么是提交(COMMIT)事务,要么是中止(ABORT)事务。

【PJSIP高效调试技巧】:用Qt Creator诊断网络电话问题的终极指南

![【PJSIP高效调试技巧】:用Qt Creator诊断网络电话问题的终极指南](https://www.contus.com/blog/wp-content/uploads/2021/12/SIP-Protocol-1024x577.png) # 摘要 PJSIP 是一个用于网络电话和VoIP的开源库,它提供了一个全面的SIP协议的实现。本文首先介绍了PJSIP与网络电话的基础知识,并阐述了调试前所需的理论准备,包括PJSIP架构、网络电话故障类型及调试环境搭建。随后,文章深入探讨了在Qt Creator中进行PJSIP调试的实践,涵盖日志分析、调试工具使用以及调试技巧和故障排除。此外,

以客户为导向的离岸团队项目管理与敏捷转型

### 以客户为导向的离岸团队项目管理与敏捷转型 在项目开发过程中,离岸团队与客户团队的有效协作至关重要。从项目启动到进行,再到后期收尾,每个阶段都有其独特的挑战和应对策略。同时,帮助客户团队向敏捷开发转型也是许多项目中的重要任务。 #### 1. 项目启动阶段 在开发的早期阶段,离岸团队应与客户团队密切合作,制定一些指导规则,以促进各方未来的合作。此外,离岸团队还应与客户建立良好的关系,赢得他们的信任。这是一个奠定基础、确定方向和明确责任的过程。 - **确定需求范围**:这是项目启动阶段的首要任务。业务分析师必须与客户的业务人员保持密切沟通。在早期,应分解产品功能,将每个功能点逐层分

多项式相关定理的推广与算法研究

### 多项式相关定理的推广与算法研究 #### 1. 定理中 $P_j$ 顺序的优化 在相关定理里,$P_j$ 的顺序是任意的。为了使得到的边界最小,需要找出最优顺序。这个最优顺序是按照 $\sum_{i} \mu_i\alpha_{ij}$ 的值对 $P_j$ 进行排序。 设 $s_j = \sum_{i=1}^{m} \mu_i\alpha_{ij} + \sum_{i=1}^{m} (d_i - \mu_i) \left(\frac{k + 1 - j}{2}\right)$ ,定理表明 $\mu f(\xi) \leq \max_j(s_j)$ 。其中,$\sum_{i}(d_i

嵌入式平台架构与安全:物联网时代的探索

# 嵌入式平台架构与安全:物联网时代的探索 ## 1. 物联网的魅力与挑战 物联网(IoT)的出现,让我们的生活发生了翻天覆地的变化。借助包含所有物联网数据的云平台,我们在驾车途中就能连接家中的冰箱,随心所欲地查看和设置温度。在这个过程中,嵌入式设备以及它们通过互联网云的连接方式发挥着不同的作用。 ### 1.1 物联网架构的基本特征 - **设备的自主功能**:物联网中的设备(事物)具备自主功能,这与我们之前描述的嵌入式系统特性相同。即使不在物联网环境中,这些设备也能正常运行。 - **连接性**:设备在遵循隐私和安全规范的前提下,与同类设备进行通信并共享适当的数据。 - **分析与决策

未知源区域检测与子扩散过程可扩展性研究

### 未知源区域检测与子扩散过程可扩展性研究 #### 1. 未知源区域检测 在未知源区域检测中,有如下关键公式: \((\Lambda_{\omega}S)(t) = \sum_{m,n = 1}^{\infty} \int_{t}^{b} \int_{0}^{r} \frac{E_{\alpha,\alpha}(\lambda_{mn}(r - t)^{\alpha})}{(r - t)^{1 - \alpha}} \frac{E_{\alpha,\alpha}(\lambda_{mn}(r - \tau)^{\alpha})}{(r - \tau)^{1 - \alpha}} g(\