From Amorphous to β-Gallium Oxide: Practical Implementation of Energetics Considerations in Process Design and Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Gallium oxide (Ga2O3) is a wide bandgap material (bandgap ~4.0 eV – 5.2 eV) with a large breakdown field that has considerably high figures of merit (FOM) in power handling compared to other wide bandgap semiconductor materials in use today (such as GaN and SiC) [1, 2]. Gallium oxide is also expected to expand the operating spectral range of optoelectronic devices to deep UV. Properties of gallium oxide depend on its crystal structure; amorphous [3, 4] as well as different crystalline forms [5] of this material have been used in electronic and optoelectronic devices. Among gallium oxide crystalline polymorphs, β-Ga2O3 has attracted the most attention because it is the most stable gallium oxide polymorph and, therefore, can ultimately be obtained by heating other gallium oxide polymorphs (and even amorphous gallium oxide) at sufficiently high temperatures (ca. 550°C and above); this polymorph can also be obtained from the melt at high temperatures (ca. 1800°C) using bulk crystal growth techniques [1, 6]. In the thin film form, growing high quality β-Ga2O3 is only possible on very limited substrates (e.g., β-Ga2O3 native substrate and sapphire) while having to carefully choose very specific process conditions based on each process and the instrument being used. In this work, we present strategies and guidelines, based on energetics considerations, that make it possible to design epitaxial deposition processes that achieve β-Ga2O3 thin films at low temperatures (< 300°C). We use the atomic layer deposition (ALD) technique to achieve dense and pinhole-free films of amorphous gallium oxide. Then, we revise the deposition process conditions step-by-step so that the energetics of the process can lead us to obtain high quality epitaxial β-Ga2O3 at low temperatures while not being limited to β-Ga2O3 native substrates or very specific (or instrument-dependent) process conditions. The results presented in this work facilitate the implementation of Ga2O3 in next generation wide bandgap electronic devices. References: [1] Pearton, S. J.; Yang, J.; Cary, P. H.; Ren, F.; Kim, J.; Tadjer, M. J.; Mastro, M. A. A Review of Ga2O3 Materials, Processing, and Devices. Appl. Phys. Rev. 2018 , 5, 011301. [2] Rafie Borujeny, E.; Sendetskyi, O.; Fleischauer, M. D.; Cadien, K. C. Low Thermal Budget Heteroepitaxial Gallium Oxide Thin Films Enabled by Atomic Layer Deposition. ACS Appl. Mater. Interfaces 2020 , 12, 44225-44237. [3] Kim, J.; Sekiya, T.; Miyokawa, N.; Watanabe, N.; Kimoto, K.; Ide, K.; Toda, Y.; Ueda, S.; Ohashi, N.; Hiramatsu, H.; Hosono, H.; Kamiya, T. Conversion of an Ultra-Wide Bandgap Amorphous Oxide Insulator to a Semiconductor. NPG Asia Mater. 2017, 9, e359. [4] Xiao, S.; Deng, Y.; Chen, Z.; Wang, Y.; Yu, J.; Tang, W.; Wu, Z. Flexible and Highly Stable Solar-Blind Photodetector Based on Room-Temperature Synthesis of Amorphous Ga2O3 Film. J. Phys. D: Appl. Phys. 2020, 53, 484004. [5] Ahmadi, E.; Oshima, Y. Materials Issues and Devices of α- and β-Ga2O3. J. Appl. Phys. 2019 , 126, 160901. [6] Mastro, M. A.; Kuramata, A.; Calkins, J.; Kim, J.; Ren, F.; Pearton, S. J. Perspective—Opportunities and Future Directions for Ga2O3. ECS J. Solid State Sci. Technol. 2017 , 6, P356-P359.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».