一种阴离子掺杂调控氧化镓半导体材料施主浓度的方法

    公开(公告)号:CN117995663A

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202311848510.X

    申请日:2023-12-28

    申请人: 中山大学

    IPC分类号: H01L21/266 H01L21/223

    摘要: 本发明属于半导体器件制造工艺技术领域,更具体地,涉及一种阴离子掺杂调控氧化镓半导体材料施主浓度的方法。采用阴离子氟离子注入,通过调节离子注入机的注入剂量实现施主浓度调控;通过调节离子注入的注入能量和注入步骤实现施主空间分布的调控;通过离子注入后退火工艺实现掺杂离子的注入激活;方法不仅能够实现施主浓度调控和施主空间分布的调控,而且本方法注入的氟离子更容易激活;增强了工艺的灵活度,实现方法更简单对设备要求也更低。

    一种多结太阳电池及其制备方法和应用

    公开(公告)号:CN117476797B

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202311816893.2

    申请日:2023-12-27

    申请人: 中山大学

    发明人: 王钢 杨文奕

    摘要: 本发明公开了一种多结太阳电池及其制备方法和应用,属于太阳电池技术领域。本发明提供的多结太阳电池包括叠加设置的Ge衬底、GaAs缓冲层、复合缓冲层、GaInAs子电池、AlGaInAs子电池和AlGaInP子电池;复合缓冲层包括自所述GaAs缓冲层而始循环设置的二维导电材料层、III‑V化合物层和超晶格材料层;超晶格材料层包括以下两种组合对中的至少一种:AlInAs/GaInAs或AlInP/GaInP。本发明提供的多结太阳电池,能够有效提高降低高In子电池组等结构的穿透型缺陷密度,进而提升所得多结太阳电池的电压和FF。本发明还提供了上述多结太阳电池的制备方法和应用。

    一种多结太阳电池及其制备方法和应用

    公开(公告)号:CN117476797A

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202311816893.2

    申请日:2023-12-27

    申请人: 中山大学

    发明人: 王钢 杨文奕

    摘要: 本发明公开了一种多结太阳电池及其制备方法和应用,属于太阳电池技术领域。本发明提供的多结太阳电池包括叠加设置的Ge衬底、GaAs缓冲层、复合缓冲层、GaInAs子电池、AlGaInAs子电池和AlGaInP子电池;复合缓冲层包括自所述GaAs缓冲层而始循环设置的二维导电材料层、III‑V化合物层和超晶格材料层;超晶格材料层包括以下两种组合对中的至少一种:AlInAs/GaInAs或AlInP/GaInP。本发明提供的多结太阳电池,能够有效提高降低高In子电池组等结构的穿透型缺陷密度,进而提升所得多结太阳电池的电压和FF。本发明还提供了上述多结太阳电池的制备方法和应用。

    一种新型压电谐振器结构及其生长方法

    公开(公告)号:CN117318644A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311242156.6

    申请日:2023-09-25

    申请人: 中山大学

    发明人: 陈梓敏 王钢

    摘要: 本发明公开了一种新型压电谐振器结构及其生长方法。一种压电谐振器,包括由下至上依次设置的:硅基底、AlN缓冲层、声波反射层、底电极层、氧化镓层和顶电极层;所述声波反射层由1‑5对低声阻抗层和高声阻抗层重复堆叠而成;所述底电极层设有孔洞,孔洞穿过底电极层和声波反射层向下贯通至暴露出AlN缓冲层;所述氧化镓层从暴露的AlN缓冲层开始生长,经孔洞向上生长,然后横向生长覆盖整个底电极层上表面。本发明避免了直接在金属、介质等功能层上直接生长ε‑Ga2O3薄膜导致的ε‑Ga2O3压电层质量低的问题;形成了顶电极‑压电层‑底电极‑声波反射层‑基底的高性能体声波谐振器结构;由于底电极的开孔,可以破坏上下电极的对称性,抑制横向杂波。

    一种压电谐振器结构及其制备方法
    125.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117318643A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311241725.5

    申请日:2023-09-25

    申请人: 中山大学

    发明人: 陈梓敏 王钢 卢星

    摘要: 本发明公开了一种压电谐振器结构及其制备方法。一种压电谐振器,包括由下至上依次设置的:基底、反射叠层、底电极层、氧化镓压电层和顶电极层;所述反射叠层由1‑4对第一反射层和第二反射层重复堆叠而成;第一反射层和第二反射层的材料分别选自氧化镓,或镓与铟、铝、钪三种金属元素中的至少一种形成的氧化镓合金;第一反射层和第二反射层的材料不同;所述底电极层分布有开孔,开孔穿过底电极层向下贯通至暴露出反射叠层;所述氧化镓层从暴露的开孔底部开始生长,经开孔向上生长,然后横向生长覆盖整个底电极层。本发明由于底电极的开孔,薄膜横向生长,可以实现表面平整的ε‑Ga2O3薄膜生长,同时可以破坏上下电极的对称性,抑制横向杂波。

    一种MOCVD加热元件
    126.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115604873A

    公开(公告)日:2023-01-13

    申请号:CN202211226619.5

    申请日:2022-10-09

    申请人: 中山大学(CN)

    摘要: 本发明公开一种MOCVD加热元件,包括电热体,所述电热体被配置为弯曲并形成有拐角段;其中,所述拐角段具有拐角;所述拐角段上配置有面积增大部,用于增加拐角处的面积;所述面积增大部具有至少一个周期性起伏部,所述至少一个周期性起伏部位于所述拐角内;该MOCVD加热元件通过配置有面积增大部和周期性起伏部增加拐角处的面积,可以有效减少拐角处的温差,提高了温度均匀性,提高了外延质量。

    一种MOCVD设备生长结果异常溯源方法及系统

    公开(公告)号:CN115293067A

    公开(公告)日:2022-11-04

    申请号:CN202210968280.X

    申请日:2022-08-12

    申请人: 中山大学

    IPC分类号: G06F30/28 C30B25/16 G06N3/04

    摘要: 本发明公开了一种MOCVD设备生长结果异常溯源方法及系统,该方法包括:对MOCVD反应腔进行CFD建模,生成CFD模型;确定工艺参数取值范围并利用CFD模型进行模拟仿真实验,得到模拟仿真工艺参数和模拟仿真结果;根据模拟仿真工艺参数和模拟仿真结果进行建模,生成神经网络模型;基于神经网络模型将异常生长结果与工艺参数进行匹配,得到异常工艺参数。该系统包括:CFD构建模块、模拟仿真模块、神经网络构建模块和匹配模块。通过使用本发明,能够快速精准地找出异常工艺参数且提高效率。本发明作为一种MOCVD设备生长结果异常溯源方法及系统,可广泛应用于MOCVD异常检测领域。

    一种BAW滤波器结构及制备方法
    128.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114499450A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202210044126.3

    申请日:2022-01-14

    申请人: 中山大学

    IPC分类号: H03H9/17 H03H3/02

    摘要: 本发明公开了一种BAW滤波器结构及制备方法,涉及射频滤波技术。针对现有技术中应力问题导致不能工业化生产而提出本方案,将相互独立的压电薄膜单元生成于外延衬底表面得到转移结构体;在支撑衬底上设置谐振区域并覆盖键合单元得到键合结构体;将转移结构体上下表面翻转,令底电极单元与谐振区域一一对应键合得到BAW结构体;去除外延衬底,在压电薄膜单元原本与外延衬底接触的表面生成顶电极单元。优点在于,因为结构简单、工艺简单、隔离度高、应力问题极小,使在批量生产的时候实现成本低、效率高、良率高,适合应用于工业化生产中,以及尤其适用于单晶薄膜器件的工业化制作。

    一种自对准的氧化镓结势垒肖特基二极管及其制造方法

    公开(公告)号:CN114496803A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202210044122.5

    申请日:2022-01-14

    申请人: 中山大学

    IPC分类号: H01L21/34 H01L29/872

    摘要: 本发明公开了一种自对准的氧化镓结势垒肖特基二极管及其制造方法,涉及氧化镓半导体及其制造技术,针对氧化镓结势垒肖特基二极管制造时光刻对准次数多等缺陷提出本方案。包括三维鳍式沟槽结构的制作步骤;PN结的制作步骤和电极的制作步骤;在N型氧化镓漂移层上表面铺设图形化的半牺牲肖特基金属层,利用所述半牺牲肖特基金属层作为掩膜对N型氧化镓漂移层进行刻蚀,制作出三维鳍式沟槽结构。优点在于,先制备二极管中的半牺牲肖特基金属层,直接采用该半牺牲肖特基金属层做为刻蚀氧化镓的掩膜。使半牺牲肖特基金属层与氧化镓肋条形成自对准的肖特基接触,直接规避了在肋条顶部去除P型氧化物半导体层及铺设肖特基金属层时必要的光刻对准工作。

    基于图像处理与机器学习的MOCVD腔内状态识别方法

    公开(公告)号:CN113792506A

    公开(公告)日:2021-12-14

    申请号:CN202111133298.X

    申请日:2021-09-27

    申请人: 中山大学

    摘要: 本发明公开了一种基于图像处理与机器学习的MOCVD腔内状态识别方法,该方法包括:基于计算流体力学软件构建MOCVD反应腔模型并生成训练流线图;对训练流线图进行图像处理并分类,得到流动状态分类结果;基于流动状态分类结果对BP神经网络进行训练,得到训练完成的BP神经网络;基于训练完成的BP神经网络计算临界稳定压强并绘制稳定性图谱。通过使用本发明,可方便工程人员快速查找对应工艺参数的气体流动状态,从而实现更高质量的半导体材料外延生长。本发明作为一种基于图像处理与机器学习的MOCVD腔内状态识别方法,可广泛应用于MOCVD状态识别领域。