Long wavelength MSM photodetectors fabricated on InGaNAs
Notice bibliographique
Résumé
Recently there has been a great deal of interest in the growth of dilute nitride quaternary alloys, such as InGaNAs, on GaAs substrates for the fabrication of GaAs-based components and optoelectronic integrated circuits. The addition of indium to the binary compound GaAs produces a ternary with a lower bandgap and larger lattice constant. The incorporation of nitrogen in this ternary further decreases the bandgap while reducing the lattice constant. This makes it possible to grow material lattice-matched to a GaAs substrate but with a narrower bandgap offering the possibility of growing materials suitable for opto-electronic devices on a GaAs substrate while operating at wavelengths used in long-distance optical communications. These devices can then be integrated with mature GaAs device technologies (MESFET, HBT) in photoreceivers and receivers/transmitters for improved functionality and reliability, lower cost, reduced size, etc. We have fabricated metal-semiconductor-metal (MSM) photodetectors on 1-μm thick In <sub>.1</sub>Ga<sub>.9</sub>N<sub>.03</sub>As<sub>.97</sub> epilayers, a composition that results in a bandgap in the 1.3 μm region. We report on the DC characteristics, frequency dependence and wavelength dependence of the photoresponse. The results are compared to MSMs fabricated on GaAs. The temporal response is not as fast as that of GaAs MSMs and may be related to low carrier mobility. This shortcoming has been reported as the cause for the lower-than-expected efficiency of solar cells fabricated using this quarternary. The effect of growth conditions and thermal processing on detector characteristics such as bandwidth and dark current were investigated. The challenges associated with the use of InGaNAs in photodetectors (such as defects, response speed, requirement for thermal anneal) will be discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».