Micro-Raman characterization of homo-epitaxial n doped GaN layers for vertical device applications
Notice bibliographique
Résumé
N-doped homo-epitaxial GaN samples grown on freestanding GaN substrates have been investigated by micro-Raman spectroscopy. Quantitative analysis of the E2h and the A1(LO) modes’ behavior has been performed while intentionally increasing the carrier density using silicon doping. We noticed that as the carrier concentration increases up to 1.8 × 1018 cm−3, the E2h mode remains unchanged. On the other hand, when the doping gets higher, the A1(LO) position shifts to a higher frequency range, its width becomes larger, and its intensity drastically diminishes. This change in the A1(LO) behavior is due to its interaction and its coupling with the free negative charge carriers. Furthermore, we calibrated the A1(LO) frequency position shift as a function of the n-carrier concentration. We found out that for low n doping, the change in the A1(LO) position can be considered as a linear variation while in the overall doping range, a sigmoid growth trend with a Boltzmann fit can be tentatively applied to describe the A1(LO) position shift. This calibration curve can also be used to describe the coupling strength between the carriers and the A1(LO) phonon. Eventually, this study shows that micro-Raman spectroscopy is a powerful non-destructive tool to probe the doping concentration and the crystalline quality of GaN material with a microscopic spatial resolution.
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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) | 0,001 | 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 ».