GaSb衬底上生长InAs/InAs₀.₉₁Sb₀.₀₉超晶格组分设置原因

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前言

不同材料的晶格常数不一样,如果生长在一起就会出现晶格不匹配的情况,那么怎么才可以使其生长在一起!

1.晶格常数定义

晶格常数(Lattice Constant)是描述晶体结构中相邻两个相同格点(如原子、离子或分子)之间沿某一特定方向的最短距离。
所以不同材料 肯定不一样

2.常见材料晶格常数

GaAs:5.65 Å
AIAs: 5.66 Å
InP: 5.87 Å

InAs: 6.06 Å
GaSb:6.096 Å
InSb: 6.479 Å

3.InAs InSb晶格匹配生长

InAs和InSb的晶格常数在任何情况下都不会自然匹配,因为它们本身的晶格常数就不同。

3.1 晶格失配度 a

晶格失配度 的计算公式为:
晶格失配度 = (aInSb - aInAs) / aInAs × 100%

代入数值:
(6.4794 - 6.0583) / 6.0583 × 100% ≈ 6.95%

3.2 InAs/InAs₀.₉₁Sb₀.₀₉

既然它们本身不匹配,那么在科研和工程中如何实现有效的结合呢?答案是使用 缓冲层 或 三元/四元合金。

使用三元合金 InAsxSb1-x
通过在InAs和InSb之间调节砷(As)和锑(Sb)的比例,可以生成一种晶格常数介于两者之间的三元合金

当 x = 1, 是纯 InAs,晶格常数 = 6.0583 Å。
当 x = 0, 是纯 InSb,晶格常数 = 6.4794 Å。

当 x 在 0 和 1 之间,晶格常数大致遵循 维加德定律,在两者之间线性变化。

3.2.1 确定衬底:你打算在哪种材料上生长?

InAs: 6.06 Å
GaSb:6.096 Å
InSb: 6.479 Å

GaSb的晶格常数约为6.096 Å,介于InAs和InSb之间。可以通过精确调控InAsSb的组分(x值),使其晶格常数与GaSb匹配。这是一种更常见的做法。

可以在GaSb衬底上,先生长一层晶格常数从GaSb渐变到目标晶格常数(比如某个特定组分的InAsSb)的缓冲层。这层缓冲层会吸收掉大部分的晶格失配,从而在其顶部获得一个高质量的、晶格松弛的“虚拟衬底”,然后再在这个虚拟衬底上生长高质量的InAsSb有源层

3.2.2 怎么调整组分至晶格匹配

为了在GaSb (a≈6.096 Å) 上实现匹配,需要调节InAsxSb1-x的x值,使其晶格常数也约为6.096 Å。通过计算,这个x值大约在0.91左右
即InAs₀.₉₁Sb₀.₀₉

3.3 总结

  1. 衬底选择:GaSb
    GaSb的晶格常数约为 6.096 Å。
  2. 超晶格层设计:InAs 和 InAs₀.₉₁Sb₀.₀₉

InAs层:其晶格常数(6.0583 Å)与GaSb衬底存在负失配(InAs晶格更小)。
InAs₀.₉₁Sb₀.₀₉层:通过引入9%的Sb,将三元合金的晶格常数调整到约 6.096 Å,与GaSb衬底实现近乎完美的晶格匹配。

虽然InAs层本身与GaSb不匹配,但当它被夹在两个晶格匹配的InAs₀.₉₁Sb₀.₀₉层中间时,它会受到双轴压应变

同样,InAs₀.₉₁Sb₀.₀₉层由于与衬底匹配,处于无应变或近乎无应变状态

通过精确控制InAs和InAsSb各层的厚度(通常只有几个纳米厚,远低于产生失配位错的临界厚度),整个超晶格结构可以赝晶地、高质量地生长在GaSb衬底上,而不会引入大量的晶体缺陷。

### 晶格常数优化的重要性 在材料科学研究中,晶格常数的精确计算对于理解材料结构及其性能至关重要。由于传统实验手段存在诸多局限性[^1],理论计算方法逐渐成为研究者们关注的重点。 ### 基于密度泛函理论的第一性原理计算 目前最常用的方法之一是基于密度泛函理论(DFT)的第一性原理计算来实现晶格参数的优化。这种方法通过求解Kohn-Sham方程获得体系基态能量随体积变化的关系曲线,在此基础上找到使总能最小化的点即对应最优晶格参量[^2]。 具体操作流程如下: #### 构建模型并设置初始条件 ```bash # 使用VASP软件包作为例子 $ vasp_std > out.vasp & ``` #### 调整输入文件中的`ISIF`标签控制应力张量更新方式 ```xml <incar> ... ISIF = 3 ! 同时调整离子位置和单元胞形状/大小 ... </incar> ``` #### 执行几何结构调整直至收敛 当达到预设精度要求后停止迭代过程,此时输出的结果就包含了经过充分弛豫后的晶体结构信息以及相应的晶格参数值。 ### 应力应变分析法 另一种常见的途径是从力学角度出发考虑固体内部各原子间相互作用力平衡状态下的形变量分布情况来进行估算。该策略通常适用于已知某些特定条件下物质宏观响应特性的场合下反推微观尺度上的特征尺寸。 例如,在给定温度范围内测量样品长度改变率ΔL/L0与外加压强p之间的关系,并据此拟合得到弹性模量E和其他热物性系数;再借助这些数据构建有限元仿真模型模拟不同加载模式下试件变形趋势从而间接获取目标属性。 ### 遗传算法辅助全局搜索技术 针对复杂多维空间内的极值探寻难题,还可以引入进化类启发式寻优机制——遗传算法(GA),它模仿自然界生物种群演化规律随机生成初代个体集合并通过交叉变异重组等方式不断繁衍后代直到最终定位到全局最优解附近区域为止。 此过程中需定义适应度函数用于评估每一个候选方案的好坏程度以便筛选保留优质基因片段传递下去形成新一代群体继续探索未知领域直至满足终止准则结束循环运算返回最佳结果。
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