高可靠性高量子效率氮化镓基绿光激光器关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61804028
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 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:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Gallium nitride-based green laser has important scientific value and broad market prospects. Gallium nitride-based green laser has important application value in laser display, biomedicine, material processing, optical communication, optical storage, instruments and detection, image recording and other fields. However, the green laser needs further improvement in working life time, reliability and stability, and because of the strong polarized electric field in the active region of the green laser, the quantum efficiency of the green laser relatively lower than that of the blue-violet laser; the green laser needs to be prepared on the gallium nitride substrate; the defect density in the gallium nitride substrate directly determines the lifetime of the laser: the lower the defect density is, the longer the lifetime of the laser is. The project is based on low dislocation density GaN substrate preparation technology, using a new type of carbon nanotube material as a periodic dielectric mask, combined with lateral epitaxial technology and hydride vapor phase epitaxy to obtain low dislocation density gallium nitride material. At the same time, the physical structure of the device and the numerical simulation are used to design and optimize the high quantum efficiency strain-controlled active region structure of green laser, the new superlattice waveguide layer structure and the new confinement layer structure. Which will provide theoretical guidance and technical support for the development of high reliability and high quantum efficiency GaN-based green laser.
氮化镓基绿光激光器具有重要的科研价值及广阔的市场前景。氮化镓基绿光激光器在激光显示、生物医学、材料加工、光通讯、光存储、仪器和探测、图像纪录等领域具有重要应用价值。然而绿光激光器在工作寿命、可靠性及稳定性等方面还需要进一步改进,而且由于绿光激光器有源区受到较强的极化电场的影响,使得绿光激光器量子效率相对于蓝紫光波段的激光器较低;绿光激光器需要在氮化镓衬底上制备,氮化镓衬底材料中的缺陷密度高低直接决定了激光器寿命的长短:缺陷密度越低,激光器的寿命越长。本项目以低位错密度氮化镓衬底制备技术为基础,采用新型碳纳米管材料作为周期性介质掩膜,结合侧向外延技术及氢化物气相外延技术获得低位错密度氮化镓材料。同时利用器件物理模型和数值模拟的方法,设计和优化绿光激光器高量子效率应力调控有源区结构,新型超晶格波导层结构,新型限制层结构。进而为高可靠性高量子效率GaN基绿光激光器的研制提供理论指导和技术支持。

结项摘要

本项目在高可靠性高量子效率氮化镓基绿光激光器研制方面开展创新性研究工作,绿光激光器需要在氮化镓衬底上制备,氮化镓衬底材料中的缺陷密度高低直接决定了激光器寿命的长短:缺陷密度越低,激光器的寿命越长。本项目以低位错密度氮化镓衬底制备技术为基础,采用新型碳纳米管材料作为周期性介质掩膜,采用新型碳纳米管材料作为周期性介质掩膜,结合侧向外延技术获得低位错密度GaN外延层。在此基础上采用氢化物气相外延技术(HVPE)进行二次外延生长制备高晶体质量GaN同质衬底材料,制备高晶体质量GaN衬底材料。氮化镓单晶衬底CL测试结果显示,位错密度为4.4×10^(5)cm^(-2)。. 本项目利用器件物理模型和数值模拟的方法,设计和优化绿光激光器高量子效率应力调控有源区结构,光波导层结构以及限制层结构。从理论上给出设计优化的器件外延结构,以此为基础在低位错密度GaN衬底上进行绿光激光器的研制,研究突破绿光GaN基激光器的外延制备技术难点,深入研究生长温度,V/III比,反应室压力等参数对绿光激光器发光波长、晶体质量、表面形貌等参数的影响。根据具体的实验测试结果进行优化调整,实现实验结果和理论数值模拟的良性反馈。在低位错密度GaN衬底上制备GaN基绿光激光器外延材料,XRD测量可观测到5级以上的卫星峰; 绿光量子阱有源区内量子效率大于43.3%; 实现绿光激光器光泵激射,激射波长527.2nm。进而为高可靠性高量子效率GaN基绿光激光器的研制提供理论指导和技术支持。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(3)
Selective Angular Momentum Generator Based on a Graphene Hybrid Plasmonic Waveguide
基于石墨烯混合等离子体波导的选择性角动量发生器
  • DOI:
    10.1109/jlt.2019.2941837
  • 发表时间:
    2019-11
  • 期刊:
    Journal of lightwave technology
  • 影响因子:
    4.7
  • 作者:
    Feng Chao Ni;Ze Tao Xie;Xiduo Hu;Chuanyu Jia;Xu Guang Huang
  • 通讯作者:
    Xu Guang Huang

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其他文献

其他文献

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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

        graph TD
          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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