基于自支撑GaN衬底的高In组分InGaN的MBE生长及其光伏器件研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61574161
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    65.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0403.半导体光电子器件与集成
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

The successful growth InGaN material with high indium composition is critical to fabricate the full-spectrum photovoltaic device and other GaN device performed at the long wavelength. However, the material quality of InGaN degraded with increasing indium composition and therefore refines its device application. This project aimed at the growth difficult of InGaN to solve the problem by using molecular beam epitaxy (MBE) growth. On the basis of GaN substrate, metal modulation epitaxy will be used to decrease the dislocation density. High-temperature annealing also will be performed to obtain the high quality and phase separation-free InGaN material and also to get the relationship between indium composition and growth condition and growth mode. We will try to decrease the compensation behavior of the background impurity to develop the controllable p-type doping method. Using the InGaN material, GaN/InGaN and InGaN/InGaN photovoltaic device will be fabricated. The accomplishment of this project will provide a solid fundamental for the future high efficiency InGaN solar cell.
高性能高In组分InGaN材料的生长,是制备覆盖全光谱的InGaN基光伏器件以及长波氮化物器件的必然要求。然而,随In组分增加而导致的材料质量下降以及p型掺杂难题限制了其器件应用。本项目针对目前高质量高In组分InGaN材料的生长难题,基于分子束外延(MBE)的低温及超薄生长控制特点,以自支撑GaN为衬底,利用金属调制外延(MME)二步生长方法有效降低材料的位错密度;研究高In组分InGaN薄膜材料的退火效应,获得高质量、无相分离以及表面平整的InGaN材料,获得In组分与生长条件、生长模式之间的关系;研究背景杂质的补偿行为,探索新的可控p型掺杂方法;基于高In组分InGaN的材料生长,制备GaN/InGaN异质结和InGaN/InGaN同质结结构光伏器件,探索器件性能与衬底和结构之间的关系。项目的顺利实施必将为高效率全In组分InGaN电池的制备奠定坚实的基础。

结项摘要

高性能高In组分InGaN材料的生长,是制备覆盖全光谱的InGaN基光伏器件以及长波氮化物器件的必然要求。然而,随In组分增加而导致的材料质量下降以及p型掺杂难题限制了其器件应用。本项目针对目前高质量高In组分InGaN材料的生长难题,基于分子束外延(MBE)的低温及超薄生长控制特点,主要进行了以下几方面的研究工作。 . 利用MBE生长高In组分InGaN材料,研究了生长温度、生长速率和源流强度等因素对InGaN材料结晶质量和In原子并入的影响。提高生长温度、降低生长速率,有利于InGaN材料结晶质量的提高。在特定生长温度下,外延层中的In组分随着In 束流百分比线性增加。通过分析研究,确定了In并入率随温度的变化曲线,定量给出了外延层中In组分随束流百分比的关系,为不同温度下不同In组分的InGaN层MBE生长提供了参考依据。. 采用金属调制法生长InGaN材料并分析了In原子活性作用及其机理。金属调制法生长InGaN过程中,沉积在材料表面的In原子层缓解了其他生长源原子对生长表面的冲击,周期性开关In源炉的生长增加了原子表面迁移时间,提高了InGaN材料的结晶质量。. 采用图形化GaN衬底生长InGaN材料,有效地抑制穿透位错在GaN材料体系中的纵向延伸,使层错和位错在交织时相互抵制,阻止位错的进一步发展,从而降低GaN 缓冲层中的位错密度,进而能抑制InGaN材料中的V型缺陷的产生,提高了高In组分InGaN的生长质量。. 同时,项目组进行了Mg掺杂剂在GaN材料的p型掺杂,研究了不同Ga源等效束流对Mg掺杂的影响。项目组进行了大量的器件工艺和器件封装的研究,包括光刻工艺,ICP刻蚀工艺等,并进行了InGaN光伏器件的制备。另一方面,项目组成功采用MBE设备制备了一维InGaN新型材料,这有助于缓解因晶格和热失配产生的应力问题,减小缺陷密度,为进一步提高InGaN材料的晶体质量奠定了基础。. 通过本项目研究,InGaN太阳能电池器件的开启电压降至2.05V,能量转换效率可达1.74%,外量子效率(EQE)峰值达到63.4%,这为未来InGaN太阳能电池在特定领域的应用打下了基础。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(7)
Cost-effective selective-area growth of GaN-based nanocolumns on silicon substrates by molecular-beam epitaxy
通过分子束外延在硅衬底上经济高效地选择性区域生长 GaN 基纳米柱
  • DOI:
    10.1016/j.jcrysgro.2019.02.036
  • 发表时间:
    2019-05
  • 期刊:
    Journal of Crystal Growth
  • 影响因子:
    1.8
  • 作者:
    Yukun Zhao;Wenxian Yang;Shulong Lu;Yuanyuan Wu;Xin Zhang;Lifeng Bian;Xuefei Li;Ming Tan
  • 通讯作者:
    Ming Tan
图形化衬底对高In组分InGaN材料分子束外延(MBE)生长的影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    材料导报B:研究篇
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李宝吉;吴渊渊;陆书龙;张继军
  • 通讯作者:
    张继军

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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