稀As-InGaNAs量子阱的红光发射激光器应用  

关键词： InGaNAs，能带性质，光学增益，MedeA VASP

1. 案例背景

III族氮化物半导体合金在固态照明，高速电子器件和太阳能光伏具有广泛的应用前景。InGaN合金材料用于红光发射激光二极管（LDs）仍存在许多问题。最近研究人员提出采用稀阴离子半导体（例如稀砷氮化镓）作为红光发射的替代材料。然而，目前尚缺乏关于稀As-InGaNAs合金的文献报道。因此，本案例设计基于稀As-InGaNAs合金的量子阱，并对基本电子性质进行计算，此项工作对于理解半导体在红光LDs中实现的潜力至关重要。

2. 建模与性质计算

作者通过MedeA Environment中的 InfoMaticA 数据库搜索氮化镓结构。然后通过 Supercell Builder创建GaN超晶胞，包含72个原子。采用Substitutional Search掺杂取代工具，用一个砷（As）原子替代氮（N）原子，而用4个铟（In）原子取代镓（Ga）原子。超晶胞由4个In原子、32个Ga原子，35个N原子和1个As原子组成，对应于InyGa1-yN1-xAsx合金中In和As含量分别为11.1％和2.78％。作者基于 MedeA-VASP 模块计算了合金的几何结构和电子性质，使用剪刀算符来解决由GGA近似引起的计算误差，从而得到稀As-InGaNAs合金的带隙。

3. 结果分析

3.1 几何结构

采用Substitutional Search掺杂取代工具构建不同含量合金的两种方法：（a）改变超晶胞中取代Ga原子的In原子数目，同时用1个As原子替换1个N原子，（b）变化超晶胞尺寸来改变In和As含量，此方法通过重复移动In原子将其分开，从而解决了超晶胞中的In-N团聚问题。如图1即为包含128个原子的稀As-InGaNAs超晶胞模型。作者采用 MedeA-VASP 模块优化不同含量的合金结构，用于电子性质计算和分析。

图1稀As-InGaNAs超晶胞图示，其中包含128个原子，As含量为1.56%

3.2 性质分析

In和As含量分别高达20.3％和3.13％时的稀As-InGaNAs合金带隙，如图2所示。与传统的InGaN材料相比，As含量为1.56％的InGaNAs合金带隙减小。当砷含量增加到3.13％时将进一步减小，甚至降到1.9 eV。InGaNAs合金带隙的急剧减小来自于In原子对InGaN体系价带的强烈影响，以及约20％的In含量对导电性和价态的影响。

图2稀砷As-InGaNAs合金带隙与In含量的关系以及与InGaN的比较

图3给出载流子浓度n=1x1019cm-3时30Å的In0.19Ga0.81N0.97As0.03/GaN QW能带谱图。与常规InGaN QW相似，在ΓC1-HH1 = 17.5％电子-空穴波函数重叠。然而，稀As-InGaNAs QW在跃迁能量表现出明显的红移时低至1.88 eV，因此可以应用适当的QW设计来解决低ΓC1-HH1的问题。

图3 30Å 的In0.19Ga0.81N0.97As0.03/GaN QW的能带排列以及电子和空穴波函数

图4显示了30Å的In0.19Ga0.81N0.97As0.03/GaN QW和常规30Å In0.19Ga0.81N/GaN QW的光学增益特性，其中载流子密度为分别从n = 1-8 x 1019 cm-3和n = 1-5 x 1019 cm-3变化。与传统的InGaN QW相比，新型稀As-InGaNAs QW的光学增益谱有明显的红移，且在更高的载流子密度下具有可比的光学增益值。因此，提出了与常规InGaN QW相比，在增加电子-空穴波函数重叠方面的改进和其他设计方面的建议。

图4 30Å的In0.19Ga0.81N0.97As0.03/GaN QW和常规30Å 的In0.19Ga0.81N/GaN QW的光学增益特性，其载流子密度分别为在n = 1-8 x 1019 cm-3和n = 1-5 x 1019 cm-3。

4．总结

作者采用 MedeA-VASP模块对对In含量高达〜20％且As含量达〜3％的稀As-InGaNAs半导体的光学性能进行了DFT计算。研究揭示了将微量As杂质（〜3％）掺入InGaN（In〜20％）体系中，发射波长出现了明显的红移，保留直接带隙半导体性质。此外，分析了30 Å In0.19Ga0.81N0.97As0.03/GaN QW的能带排列，光学增益特性和自发发射率特性，并与传统的30 Å In0.19Ga0.81N/GaN QW体系进行比较。提出稀As-InGaNAs可以用作未来红光二极管激光器的有源区材料。

参考文献： 

Damir Borovac, et al., 2018 IEEE Photonics Conference (IPC)

使用MedeA模块： 

• MedeA-InfoMaticA

• MedeA-VASP