低温AlN/蓝宝石上AlN氢化物气相外延薄膜中的深陷阱 *

低温AlN/蓝宝石上AlN氢化物气相外延薄膜中的深陷阱 *

1. 摘要

        本研究检查了c面Al极性AlN外延层深陷阱状态,该外延层通过金属有机化学气相沉积(MOCVD)法沉积在蓝宝石基270nm厚的AlN缓冲层上。使用电子束沉积的镍通过荫罩创建触点,I-V特性揭示了捕获的有限电流(TLC)状态和发光二极管照明下的电压依赖性滞后。热激电流和光热电离电流光谱测量表明,陷阱激活能约为0.75eV,额外陷阱能量为0.6、0.4、0.25、1.05和1.1eV。正向偏压和反向偏压之间观察到的光电流响应差异表明,正向偏压在更深的能级上诱导电子捕获,影响TLC行为。与先前研究的块状n型AlN晶体的比较表明,深陷阱光谱具有相似性,表明不同AlN样片的陷阱特性具有共性。

2. AlN样品制备

        实验的AlN基样品由2.7μm厚的c面Al极性AlN外延层组成(来自中芯晶研),该外延层通过金属有机化学气相沉积(MOCVD)在由氢化物气相外延(HVPE)沉积的蓝宝石基270nm AlN缓冲层上生长。氨(NH3)和三甲基铝(TMAl)分别作为氮和铝的前体。在约300°C下沉积薄低温AlN(LT-AlN)缓冲层,随后将温度升至约1200°C,并生长出V/III比为1150的高温AlN(HT-AlN)薄膜。TMAl摩尔流量和NH3流量分别保持在约40μmol min-1和1000sccm。HT-AlN层的生长速率为1μm h−1。这种Al极性是AlN衬底最常用的取向,因为N极性和非极性(a面)面不太稳定。之前的表征研究显示,(0002)和(20-24)反射的X射线摇摆曲线半峰全宽(FWHM)值分别为175和192弧秒。外延层的一组代表性横截面透射电子显微镜(TEM)图像如图1所示。可以看出,薄膜是分多个步骤生长的,厚度约为1μm,以实现应力最小化,不同层之间有可见的界面。整体晶体质量非常好,如图右侧帧中的高分辨率图像所示。这种层结构可以作为平面整流器或平面晶体管的缓冲区,需要额外生长掺杂的n型层。

图1 多步生长AlN外延层的TEM图像(左)和局部晶体结构底部的放大晶格图像(右)

图1 多步生长外延层的TEM图像(左)和局部晶体结构底部的放大晶格图像(右)

        通过传统光刻和剥离电子束沉积的Ti/Al/Ni/Au以形成准欧姆接触,形成了具有100μm方形焊盘的传输线法(TLM)图案,间距为2-16μm。肖特基接触也通过直径为0.95 mm、厚度为20 nm、平面Au/Ti(80 nm/20 nm)的荫罩通过电子束沉积Ni在单独的块上形成。采用电流-电压(I-V)、热刺激电流(TSC)和光诱导电流瞬态光谱(PICTS)测量AlN外延层电性能,通过分析光激发引起的瞬态电流响应来研究AlN中的陷阱状态。I-V和I-T(电流-时间)测量是在黑暗和光照下使用峰值波长跨越277-940 nm的高功率LED进行的。由于电阻率较高,无法对样品进行深能级瞬态光谱(DLTS)测量,因此表征必须仅限于PICTS、I-Vs和TSC测量。

图2 AlN I-V特性

图2 I-V特性:左图——在室温、黑暗(黑线)和277 nm LED(紫线)照射下测量,电压首先从0 V扫到-10 V(实线)或从0 V到10 V(虚线);在后一种情况下还示出了第二次扫描将I-V中的阶跃移动到更高电压的效果(点划线)。右图——在黑暗和277nm LED照明下测量。

3. 结论

        对蓝宝石基底上沉积的c面Al极性AlN外延层中的深陷阱态的研究揭示了几个关键发现:

        首先,电流-电压(I-V)特性显示了LED照明下的陷阱限制电流(TLC)行为和滞后现象,表明在深能级有明显的电子陷阱。其次,热激电流(TSC)和光热电离电流光谱(PICTS)测量确定了约0.75eV、0.6eV、0.4eV、0.25eV、1.05eV和1.1eV的显著陷阱激活能。另外,正向偏压条件诱导更强的电子捕获,影响TLC行为,而反向偏压显示光电流响应降低。最后,这些深陷阱光谱与在块状n型AlN晶体中观察到的光谱相当,表明不同AlN样品具有共同的陷阱特征。结果表明,深陷阱在AlN器件的电学行为中起着重要作用,影响电荷载流子动力学和电流流动。

        通过研究氮化铝中陷阱的特性,研究人员可以制定策略,为特定应用量身定制器件的电学和光学特性。更好地理解陷阱相关现象可以改进器件设计,最大限度地减少其负面影响。在某些情况下,引入特定类型的缺陷或杂质来控制AlN的性能可能是有益的。这种被称为“缺陷工程”的方法可用于优化某些应用的设备性能。DLTS和光致发光等技术可用于表征AlN中的陷阱特性。这些信息可用于诊断设备问题并确定潜在的改进领域。通过对氮化铝中的陷阱进行全面研究,可以深入了解控制器件性能的潜在机制。此外,这些知识可以应用于制定提高设备效率、可靠性和整体性能的策略。

 

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