Промышленное производство
Промышленный Интернет вещей | Промышленные материалы | Техническое обслуживание и ремонт оборудования | Промышленное программирование |
home  MfgRobots >> Промышленное производство >  >> Industrial materials >> Наноматериалы

Влияние плотности сквозных дислокаций на показатель преломления AlN: эффекты наномасштабных полей напряжения

Аннотация

Показатель преломления нитрида алюминия (AlN) критически влияет на производительность AlGaN-базированных глубоко-ультрафиолетовых (DUF) оптоэлектронных устройств, включая внешнюю квантовую эффективность (EQE) светодиодов. Высокая плотность сквозных дислокаций (TDD) — распространенный дефект в AlN, однако их количественное влияние на показатель преломления остается слабо изученным. В этом исследовании мы систематически варьировали TDD от 4,24 × 10⁸ до 3,48 × 10⁹ см⁻² путем пост-ростового отжига и измеряли соответствующий показатель преломления с помощью спектроскопического эллипсометрия (SE). Показатель преломления снизился с 2,2508 до 2,2102 при 280 нм по мере увеличения TDD, подтверждая, что дислокации снижают оптическую плотность AlN. Теоретическое моделирование наномасштабного поля напряжения вокруг винтовых и кромочных дислокаций демонстрирует, как локальная эластическая деформация воздействует на фотоэластичный отклик, приводя к пространственно меняющемуся показателю преломления и усиленному рассеянию света. Эти находки предоставляют критический параметр проектирования для оптимизации DUF светодиодов, лазерных диодов и DBR структур, построенных на AlN субстратах.

Введение

AlN и его сплавы являются рабочими лошадками DUF оптоэлектроники, предлагая прямую запрещенную зону, настраиваемую от 3,4 до 6,2 эВ. Показатель преломления AlN напрямую определяет эффективность извлечения света (LEE) через угол полного внутреннего отражения и также управляет отражательностью распределенных брагговских рефлекторов (DBR). Следовательно, любой фактор, сдвигающий показатель преломления, может ограничивать выходную мощность или спектральную производительность устройств. Хотя показано, что температура, давление и запрещенная зона влияют на оптические константы AlN, роль сквозных дислокаций — преобладающих в эпитаксиальных слоях AlN — не была количественно определена. Учитывая типичные TDD в диапазоне 10⁸–10⁹ см⁻², необходимо установить их влияние на показатель преломления для руководства оптимизацией роста и проектированием устройств.

Методы

Высококачественные AlN шаблоны выращивали на c-сапфире металло-органическим химическим осаждением из газовой фазы (MOCVD) с использованием триметилалюминия и аммиака предшественников под потоком водорода 40 мбар. 1,1 мкм AlN пленка была изготовлена двухступенчатым ростом: нуклеационный слой при 955 °C, затем высокотемпературный рост при 1280 °C, с промежуточным 1050 °C AlN интерслоем. Пост-ростовой отжиг при 1500, 1600, 1700 и 1750 °C в течение одного часа дал образцы с прогрессивно снижающимися TDD. Рентгеновская дифракция (XRD) качающиеся кривые (XRC) измеряли (0002) и (10–12) плоскости для извлечения плотностей винтовых и кромочных дислокаций через модифицированные уравнения Холла-Петча. Спектроскопический эллипсометр (SE) дал комплексный показатель преломления в диапазоне 200–1000 нм. Рамановская спектроскопия оценивала остаточное напряжение, отслеживая сдвиг пика AlN E₂(h).

Результаты и обсуждение

Рисунок 1 иллюстрирует (0002) и (10–12) XRC для пяти образцов. Половина ширины на полувысоте (FWHM) плоскости (10–12) заметно уменьшилась от образца 1 к образцу 5, давая TDD в диапазоне 4,24 × 10⁸ – 3,48 × 10⁹ см⁻². Аппроксимация SE, выполненная с CompleteEASE с использованием модели прямого полупроводника с запрещенной зоной, достигла среднеквадратичных ошибок ниже 11, подтверждая надежные оптические константы.

Кривые показателя преломления (Рис. 2b) показывают ожидаемую дисперсию: рост с энергией фотона ниже 6,2 эВ запрещенной зоны, затем спад выше. При 633 нм индекс растет от 2,019 до 2,056 по мере снижения TDD, приближаясь к объемному значению 2,15. Критически, при 280 нм индекс падает с 2,2508 до 2,2102 при увеличении TDD, иллюстрируя четкую обратную связь (Рис. 2c).

Для рационализации этого поведения мы смоделировали поле напряжения одиночной винтовой или кромочной дислокации с цилиндрической симметрией. Компоненты тензора напряжения (уравнения 5–6) отображены в фотоэластичный тензор (уравнение 3), давая возмущение Δ(1/n²). Расчеты показывают, что обе винтовые и кромочные дислокации локально снижают показатель преломления в концентрических оболочках вокруг ядра (Рис. 4), создавая негомогенную оптическую среду. Когда свет проходит через эти возмущенные области, рассеяние и интерференция перераспределяют оптическое поле, эффективно снижая измеренный показатель преломления.

Потенциальные конфаундирующие факторы — температура, остаточное напряжение и запрещенная зона — были систематически исключены. Все измерения проводились при комнатной температуре. Рамановские спектры (Рис. 5) показывают небольшой синий сдвиг пика AlN E₂(h) с уменьшением TDD, указывая на компрессионное напряжение от сапфирового субстрата; однако это напряжение имеет пренебрежимое влияние на показатель преломления по сравнению с плотностью дислокаций. Определения запрещенной зоны из графика (αE)² vs E (Рис. 6) раскрывают незначительный рост от 6,1106 до 6,1536 эВ через образцы, но ожидаемая обратная корреляция с показателем преломления (уравнение 12) не наблюдается, подкрепляя доминирование TDD в оптическом отклике.

Заключение

Плотность сквозных дислокаций является решающим параметром, управляющим показателем преломления AlN. Снижение TDD через высокотемпературный отжиг позволяет настраивать показатель преломления вверх, приближаясь к объемным значениям и потенциально улучшая LEE и DBR отражательность в DUF устройствах. Наномасштабное поле напряжения вокруг дислокаций индуцирует локальные вариации показателя преломления, агрегирующиеся в измеримый макроскопический эффект. Эти инсайты предоставляют четкий путь для оптимизации роста AlN и архитектуры устройств для достижения более высокой производительности в DUF оптоэлектронике.

Доступность данных и материалов

Все исходные данные и параметры подгонки доступны по разумному запросу.

Аббревиатуры

DBR
Распределенный брагговский рефлектор
DUV
Глубокий ультрафиолет
EQE
Внешняя квантовая эффективность
FWHM
Половина ширины на полувысоте
LEDs
Светодиоды
LEE
Эффективность извлечения света
MOCVD
Металло-органическое химическое осаждение из газовой фазы
MSE
Среднеквадратичная ошибка
SE
Спектроскопический эллипсометр
TDDs
Плотности сквозных дислокаций
XRC
Рентгеновская качающаяся кривая
XRD
Рентгеновская дифракция

Рисунки

Влияние плотности сквозных дислокаций на показатель преломления AlN: эффекты наномасштабных полей напряжения
Рисунок 1. (а) (0002) XRC, (б) (10–12) XRC, (в) тренды FWHM для винтовых (черные квадраты) и кромочных (красные круги) дислокаций.
Влияние плотности сквозных дислокаций на показатель преломления AlN: эффекты наномасштабных полей напряжения
Рисунок 2. (а) SE данные и подгонка, (б) дисперсия показателя преломления, (в) индекс vs TDD при 280, 365 и 633 нм.
Влияние плотности сквозных дислокаций на показатель преломления AlN: эффекты наномасштабных полей напряжения
Рисунок 4. Пространственная карта показателя преломления (633 нм) вокруг винтовой (а) и кромочной (б) дислокации.
Влияние плотности сквозных дислокаций на показатель преломления AlN: эффекты наномасштабных полей напряжения
Рисунок 5. Рамановские спектры сдвига пика AlN E₂(h) vs TDD.
Влияние плотности сквозных дислокаций на показатель преломления AlN: эффекты наномасштабных полей напряжения
Рисунок 6. (αE)² vs E для извлечения запрещенной зоны.

Наноматериалы

  1. Как молибден повышает характеристики нержавеющей стали
  2. Молибден в медицине: передовые применения в маммографии и восстановлении костей
  3. Как молибденовые электроды повышают качество стекла в современном производстве
  4. Вольфрам в проектировании сплавов: применение в стали, твердых сплавах и тяжелых материалах
  5. Исключительная роль алмаза в современной медицине: от хирургических инструментов до наномедицины
  6. Инженеры IBM разработали наноскопический термометр, обеспечивающий точное тепловое картирование квантовых у…
  7. Раскрытие скрытых нефтяных запасов: как нанонаука ведет к новому буму
  8. IoT революционизирует полевой сервис: предиктивное обслуживание и выше ROI
  9. Машинное обучение ускоряет безопасность трубопроводов: детекция дефектов в реальном времени сэкономила $10 м…
  10. Как выбор материала формирует дизайн матрицы: ключевые факторы и преимущества