Selective area bandgap engineering of InGaAsP/InP quantum well microstructures with an infrared laser rapid thermal annealing technique
Notice bibliographique
Résumé
Fabrication of wafers with built-in areas of different bandgap materials is of paramount importance for the technology of monolithically integrated devices. Numerous approaches have been proposed and investigated in literature to address this problem especially in III-V basedsemiconductor microstructures. We report on an innovative technique of post-growth selective area bandgap engineering of InGaAsP/InP quantum well (QW) microstructures that is based on infrared laser rapid thermal annealing (Laser-RTA). The method makes use of a 150 W 980 nm laser for background heating of wafers to just below the threshold for quantum well intermixing (QWI) temperatures. Another infrared source, a 30 W TEM00 Nd:YAG laser, is used to increase the temperature above the QWI threshold that leads to the fabrication of different bandgap material. The Laser-RTA technique allows for a significant reduction in the risk of damaging the surface of a semiconductor wafer heated to high temperature with one laser source. Also, it has the potential to fabricate almost arbitrary shaped lines of bandgap engineered material. For the investigated GaInAsP/InP QW microstructures, we have achieved bandgap shifts in excess of 200 nm. We discuss advantages that the proposed Laser-RTA technique offers in the fabrication of monolithically integrated photonic devices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».