Bulk growth and surface characterization of epitaxy ready cadmium zinc telluride substrates for use in IR imaging applications
Notice bibliographique
Résumé
Cadmium Zinc Telluride (CZT) is an important compound semiconductor material upon which Mercury Cadmium Telluride (MCT) layers are deposited epitaxially to form structures that are used in high performance detectors covering a wide infrared (IR) spectral band. The epitaxial growth of high quality MCT layers presents many technical challenges and a critical determinant of material performance is the quality of the underlying bulk CZT substrate. CZT itself is a difficult material to manufacture where traditional methods of bulk growth are complex and low yielding, which constrains the supply of commercially available substrates. In this work we report on the epitaxy-ready finishing of Travelling Heather Method (THM) grown Cd0.96Zn0.04Te substrates. The THM method is well established for the growth of high quality CZT crystals used in nuclear, X-ray and spectroscopic imaging applications and in this work we demonstrate the application of this technique to the growth of IR specification CZT substrates with areas of up to 5 cm x 5 cm square. We will discuss the advantages of the THM method over alternative methods of bulk CZT growth where the high yield and material uniformity advantages of this technique will be demonstrated. Chemo-mechanical polishing (CMP) of 4 cm x 4 cm CZT substrates reveals that III-V (InSb/GaSb) like levels of epitaxy-ready surface finishing may be obtained with modified process chemistries. Surface quality assessments will be made by various surface analytical and microscopy techniques from which the suitability of the material for subsequent assessment of quality by epitaxial growth will be ascertained.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».