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Enregistrement W4392693166 · doi:10.1117/12.3001110

Deep ICP-RIE etched trenches with sidewall slope control of GaAs-based high-power 905nm pulsed laser diodes

2024· article· en· W4392693166 sur OpenAlexaff
Christophe Rodriguez, Jean‐Louis Denis, Thierno Mamoudou Diallo, Éric Desfonds, Jean‐François Boucher, Said Rouifed

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanowire Synthesis and Applications
Établissements canadiensLaserax (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceReactive-ion etchingEtching (microfabrication)WaferOptoelectronicsFabricationDry etchingInductively coupled plasmaDeep reactive-ion etchingDiodeTrenchNanotechnologyPlasma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The micro-fabrication process for advanced GaAs-based Pulsed Laser Diodes (PLDs) necessitates the precise etching of trenches for patterning waveguides. Traditionally, we employed wet etching in our approach, which, unfortunately, does not allow for precise engineering of waveguide trench geometry. The isotropic nature of wet etching results in a sidewall angle of approximately 45°. To enhance device performance, achieving a steeper angle without compromising other process steps dry etching is preferable. Ideally, trenches with sidewall angles ranging from 60° to 70° would strike an optimal balance. In pursuit of this goal, we initiated a Design of Experiment (DoE) to optimize the etching by Inductively Coupled Plasma - Reactive Ion Etching (ICP-RIE). Through this experimentation, we identified an ICP-RIE recipe capable of producing trenches with sidewall angles within the desired range (60° to 70°), exhibiting low roughness and attaining a depth of 17 μm. After this optimization, we applied the new ICP-RIE process to fabricate PLDs and conducted a comparative analysis against devices produced using our conventional wet etching method. The PLDs etched with ICP-RIE showcased slightly superior performance compared to those etched with wet etching. The implementation of ICP-RIE not only enhances device performance but also allows for a reduction in footprint per device. Consequently, this optimization contributes to an increased yield of devices per wafer, thus demonstrating the potential for scalability and improved efficiency in our micro-fabrication process.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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