Enhancement of Deep Acceptor Activation in Semiconductors by Superlattice Doping

通过超晶格掺杂增强半导体中的深受主激活

基本信息

  • 批准号:
    9714047
  • 负责人:
  • 金额:
    --
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    1997
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    1997-10-01 至 2001-06-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

9714047 Schubert Research in III-V nitride material system has resulted in significant improvements in material quality over the last few years, and has resulted in the demonstration of high temperature transistors, efficient light emitting diodes, and lasers emitting in the ultraviolet and blue regions of the optical spectrum. However, in order to produce, reliable GaN-based devices, several materials challenges must yet be overcome, including increasing the p-type dopant concentrations attainable in these structures. In this work, Prof. Schubert and his graduate student propose to overcome this p-doping limitation by means of "superlattice doping". Superlattice doping, the short period compositional modulation of uniformly doped semiconductors, promises to decrease the effective activation energy of acceptors in GaN, thereby enhancing the free hole concentration by approximately one order of magnitude. Abrupt and parabolically graded composition modulation in the AlGaN/GaN material system will be investigated and the influence of the grading on in-plane and perpendicular hole transport will be studied. ***
在过去的几年中,III-V氮化物材料体系的研究导致了材料质量的显著改善,并导致了高温晶体管、高效发光二极管和在光谱的紫外和蓝色区域发射的激光器的演示。然而,为了生产可靠的gan基器件,必须克服几个材料方面的挑战,包括增加这些结构中可达到的p型掺杂剂浓度。在这项工作中,Schubert教授和他的研究生提出通过“超晶格掺杂”来克服p掺杂的限制。超晶格掺杂是均匀掺杂半导体的短周期组成调制,有望降低GaN中受体的有效活化能,从而将自由空穴浓度提高约一个数量级。本文将研究AlGaN/GaN材料体系中成分调制的突变和抛物线渐变,并研究渐变对平面内和垂直空穴输运的影响。* * *

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

E. Schubert其他文献

U-shape phenomenon in the efficiency-versus-current curves in AlGaN-based deep-ultraviolet light-emitting diodes
AlGaN基深紫外发光二极管效率与电流曲线的U形现象
Multiple-layered effective medium approximation approach to modeling environmental effects on alumina passivated highly porous silicon nanostructured thin films measured by in-situ Mueller matrix ellipsometry
多层有效介质近似方法模拟环境对氧化铝钝化高多孔硅纳米结构薄膜的影响,通过原位穆勒矩阵椭圆光度测量
  • DOI:
    10.1016/j.apsusc.2016.10.004
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    A. Mock;Timothy D. Carlson;J. VanDerslice;Joel Mohrmann;J. Woollam;E. Schubert;M. Schubert
  • 通讯作者:
    M. Schubert
Spectral and temporal resolution of recombination from multiple excitation states in modulation-doped AlGaN∕GaN multiple quantum well heterostructures
调制掺杂 AlGaN∕GaN 多量子阱异质结构中多个激发态复合的光谱和时间分辨率
  • DOI:
    10.1063/1.1905785
  • 发表时间:
    2005
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    M. Furis;A. Cartwright;E. Waldron;E. Schubert
  • 通讯作者:
    E. Schubert
Multisubband photoluminescence inp-type modulation-dopedAlxGa1−xN/GaNsuperlattices
p型调制掺杂AlxGa1−xN/GaN超晶格中的多子带光致发光
  • DOI:
    10.1103/physrevb.67.045327
  • 发表时间:
    2003
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    E. Waldron;E. Schubert;A. Dabiran
  • 通讯作者:
    A. Dabiran
Discrete Steps in the Capacitance-Voltage Characteristics of GaInN/GaN Light Emitting Diode Structures
GaInN/GaN 发光二极管结构的电容电压特性的离散阶跃
  • DOI:
    10.1557/proc-831-e3.38
  • 发表时间:
    2004
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Y. Xia;E. Williams;Y. Park;I. Yilmaz;J. M. Shah;E. Schubert;C. Wetzel
  • 通讯作者:
    C. Wetzel

E. Schubert的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('E. Schubert', 18)}}的其他基金

Optoelectronic Components Using Low Refractive Index Films
使用低折射率薄膜的光电元件
  • 批准号:
    0725615
  • 财政年份:
    2007
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Standard Grant
Conductive omni-directional reflectors for spontaneously emitting light sources
用于自发发射光源的导电全向反射器
  • 批准号:
    0401075
  • 财政年份:
    2004
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Standard Grant
Novel Ohmic Contact Technology to P-type and N-type GaN
P 型和 N 型 GaN 的新型欧姆接触技术
  • 批准号:
    0352942
  • 财政年份:
    2002
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Standard Grant
Novel Ohmic Contact Technology to P-type and N-type GaN
P 型和 N 型 GaN 的新型欧姆接触技术
  • 批准号:
    0083109
  • 财政年份:
    2000
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Standard Grant

相似国自然基金

基于Deep Unrolling的高分辨近红外二区荧光分子断层成像方法研究
  • 批准号:
    12271434
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    46 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于深度森林(Deep Forest)模型的表面增强拉曼光谱分析方法研究
  • 批准号:
    2020A151501709
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    10.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
面向Deep Web的数据整合关键技术研究
  • 批准号:
    61872168
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    62.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于Deep-learning的三江源区冰川监测动态识别技术研究
  • 批准号:
    51769027
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    38.0 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
具有时序处理能力的Spiking-Deep Learning(脉冲深度学习)方法研究
  • 批准号:
    61573081
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    64.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于语义计算的海量Deep Web知识探索机制研究
  • 批准号:
    61272411
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    80.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
Deep Web数据集成查询结果抽取与整合关键技术研究
  • 批准号:
    61100167
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    20.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
面向Deep Web的大规模知识库自动构建方法研究
  • 批准号:
    61170020
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    57.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
Deep Web敏感聚合信息保护方法研究
  • 批准号:
    61003054
  • 批准年份:
    2010
  • 资助金额:
    20.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
基于逻辑强化学习的Deep Web模式匹配研究
  • 批准号:
    61070122
  • 批准年份:
    2010
  • 资助金额:
    32.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似海外基金

New approaches to training deep probabilistic models
训练深度概率模型的新方法
  • 批准号:
    2613115
  • 财政年份:
    2025
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
Deep imaging for understanding molecular processes in complex organisms
深度成像用于了解复杂生物体的分子过程
  • 批准号:
    LE240100091
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Linkage Infrastructure, Equipment and Facilities
Deep Adder Networks on Edge Devices
边缘设备上的深加法器网络
  • 批准号:
    FT230100549
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    ARC Future Fellowships
Preparation for the Deep Underground Neutrino Experiment and Measurement of Pion-Argon Cross-sections
深部地下中微子实验准备及π-氩截面测量
  • 批准号:
    2902765
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
Developing and Visualising a Retrieval-Augmented Deep Learning Model for Population Health Management
开发和可视化用于人口健康管理的检索增强深度学习模型
  • 批准号:
    2905946
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
Resolving deep animal phylogeny with irreversible and unrepeatable genomic changes
通过不可逆和不可重复的基因组变化解决深层动物系统发育
  • 批准号:
    EP/Y023668/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Fellowship
DMS-EPSRC: Asymptotic Analysis of Online Training Algorithms in Machine Learning: Recurrent, Graphical, and Deep Neural Networks
DMS-EPSRC:机器学习中在线训练算法的渐近分析:循环、图形和深度神经网络
  • 批准号:
    EP/Y029089/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Research Grant
A MISSING LINK between continental shelves and the deep sea: Addressing the overlooked role of land-detached submarine canyons
大陆架和深海之间缺失的联系:解决与陆地无关的海底峡谷被忽视的作用
  • 批准号:
    NE/X014975/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Research Grant
NI: DEEPHEAT: Digging deep Earth for heat to promote environmental sustainability
NI:DEEPHEAT:挖掘地球深处的热量以促进环境可持续发展
  • 批准号:
    NE/W004127/2
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Research Grant
Navigating Chemical Space with Natural Language Processing and Deep Learning
利用自然语言处理和深度学习驾驭化学空间
  • 批准号:
    EP/Y004167/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Research Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了