表面化学引导的 Al?O?钝化用于低漏电 14μm 极长波 InAs/GaSb II 型超晶格红外探测器

《Vacuum》：Surface chemistry guided Al 2O 3 passivation for low-leakage 14 μm very long InAs/GaSb type-II superlattice infrared detectors

　　

摘要 表面漏电限制了非常长波红外InAs/GaSb II型超晶格探测器的工作。我们在同一套14 μm截止波长的nBn工艺中，对比了5 nm原子层沉积（ALD）Al?O?（样品A）、5 nm溅射SiO?（样品B）以及未钝化的对照组（样品C）。在77 K、+0.5 V条件下，Al?O?器件达到86.5 Ω cm2的电阻-面积（RA）乘积，分别是SiO?和未钝化器件的32.6倍和108.1倍。通过周长标度关系可得表面电阻率参数为1.02×10? Ω cm，相应提升12.2倍和34.5倍。由约翰逊噪声极限给出的比探测率估计为7.64×101? Jones。对10 nm表征涂层的截面TEM/EDS分析揭示了与处理工艺相关的近界面氧分布差异；光学测量表明Al?O?在60 K下展现出最强的光致发光以及最低的等效有效消光系数。由于无法从现有记录中确立独立的样品电荷参考，XPS仅作为定性光谱比较保留。五周后，同一器件仍保持其电流-电压形状，但在?0.5 V和+0.5 V处的电流分别增加了约40%和70%。这些结果确认了超薄ALD Al?O?是所表征器件中性能最佳的处理工艺，支持其在VLWIR钝化中的潜力，同时微观归因和长期可靠性仍有待进一步研究。

引言 InAs/GaSb II型超晶格（T2SL）提供了一种可适配的III-V族红外光电探测平台。交替的纳米级InAs和GaSb层形成耦合电子态，电子和空穴主要局域在不同的组成层中。因此，其有效带隙和光学响应可以通过层厚、界面构型和应变进行调控，使同一材料平台能够覆盖不同的红外波段。自从应变II型超晶格探测器被最初提出[1]以来，这种灵活性推动了单元素探测器和焦平面阵列的广泛开发[2]、[3]、[4]。其优势包括对垂直入射辐射的带间吸收、与成熟的III-V族外延和工艺兼容，以及工程化载流子输运、抑制非期望复合和隧穿的机会。器件架构也从p-i-n结发展到势垒设计。例如，Brown等人展示了通过金属有机化学气相沉积（MOCVD）生长的13 μm截止波长InAs/GaSb nBn探测器，展示了该平台带隙和势垒工程向长波方向的延伸[5]。

将截止波长扩展到非常长波红外（VLWIR）对暗电流控制提出了比短波长运行更为苛刻的要求。更小的带隙会增大热激发载流子数量，并在给定电场下促进隧穿；扩散、产生-复合、陷阱辅助隧穿以及带间隧穿因此对实际能带结构和缺陷分布变得非常敏感[6]。层厚或界面成分的小变化可能改变带隙和势垒对准，而刻蚀损伤和表面电荷会改变局域电场并激活额外的漏电通道。由于热激活电流和隧穿电流强烈依赖于能量势垒和电场，工艺引入的微小扰动就可能导致暗电流不成比例的大幅变化。这使得可重复的制造工艺和侧壁处理成为保留VLWIR外延设计优势的关键[5]、[7]、[8]、[9]。Gong等人的近期工作将InAs/GaSb LWIR超晶格的结构和光谱分析与不同InAs厚度结合起来，进一步说明了层尺寸及其表征在该平台中的重要性[10]。

台面加工是这一挑战中尤为关键的一环。刻蚀暴露了大量交替的InAs和GaSb层边缘，不等的刻蚀速率可产生粗糙度或局部下切，而大气暴露会促进混合原生氧化物生成。由此产生的表面化学和静电特性可能在竖直器件结构包含载流子阻挡势垒的情况下仍然支持沿周长的传导[7]、[8]、[9]、[11]、[12]、[13]、[14]、[15]。随着像素尺寸减小，周长与面积之比增大，这一寄生贡献可能占测量电流的更大比例。因此，有效的钝化工艺必须将适当的表面预处理与对刻蚀几何形状的充分均匀覆盖相结合。其效果需要通过电学标度关系以及经加工表面的化学响应共同评估。此前的研究考察了介电涂层、硫化物处理和半导体基台面钝化[16]、[17]、[18]、[19]、[20]、[21]、[22]。更近期的预处理和界面化学研究同样表明，必须将暴露半导体的状态与沉积材料一并考虑[23]、[24]、[25]。

基于SiO?的处理已清楚证明可以降低这些表面损耗，尽管结果取决于器件和工艺顺序。Hood等人研究了17 μm截止波长的InAs/GaSb光电二极管，发现SiO?钝化使提取的表面电阻率相比未钝化器件提高了近五倍，同时改善了电阻-面积的均匀性[7]。Kim随后分析了SiO?钝化的5.6 μm截止波长p-i-n探测器，发现在介电涂层存在的情况下，表面漏电仍然是低温下的重要限制因素[26]。更近期，Wang等人将阳极硫化物处理与SiO?结合用于长波长PπBN探测器，报告暗电流密度相比单独使用SiO?降低约一个数量级，表面电阻率也有改善[27]。这些研究表明介电沉积和预处理化学处理必须结合起来考虑。对于VLWIR器件，Xu等人优化了基于柠檬酸的湿法刻蚀，并比较了硫化物/SiO?、Al?O?、Si?N?和SU8；在他们的工艺中SU8给出了最强的暗电流降低效果[9]。因此，钝化性能不能仅根据介电材料名称推断，也不能在不同器件结构之间直接移植。

热原子层沉积（ALD）提供了一种互补途径，通过序贯、自限制的表层反应实现以单循环为单位的厚度控制以及对非平面表面的低温覆盖。Salihoglu等人使用200个循环在150°C下沉积20 nm Al?O?于约5.1 μm截止波长的InAs/GaSb p-i-n光电探测器上，展示了比未钝化参考器件低得多的暗电流[28]。随后对ALD Al?O?、TiO?、HfO?和ZnO的比较发现Al?O?给出了最有利的电学性能，在77 K和?50 mV下暗电流比参考器件低超过两个数量级[29]。这些研究确立了ALD在超晶格钝化中的价值。然而，其主要示范集中于中波器件。这促使我们测试超薄ALD层在窄得多的带隙VLWIR器件上的表现，此时表面预处理、覆盖和局部静电必须协同控制。真空处理背景也很重要：Deng等人建模了压力和前驱体输运对ALD工艺时间的影响[30]，而Chen等人展示了改变氧源会改变ALD Al?O?绝缘体的电学性质[31]。这些研究促使我们明确报告沉积路线；其工艺条件和杂质水平不能假定适用于本文薄膜。

剩余的问题是：在共同的14 μm探测器工艺中，5 nm ALD Al?O?层能否比同样厚度的溅射SiO?层带来可测量的优势，以及伴随该优势的已测量表面变化是什么。两种涂层在材料本征特性和沉积路线上均不相同，因此这一比较评估的是实际的钝化工序。截面TEM/EDS探测局部涂层和氧分布，XPS提供互补的表面光谱信息，光致发光（PL）评估对复合敏感的发射。可靠的基于光发射的电子态变化还需要样品特异的电荷参考[32]、[33]、[34]、[35]。电学界面态研究采用不同方法：例如，对Al?O?/GaSb MOS电容器的电容-电压和电导-电压联合测量已区分了界面态和氧化层陷阱的贡献[36]。相关的ALD Al?O?/HgCdTe工作利用电容测量评估界面响应和滞后，提供了来自另一红外材料体系的方法学示例[37]。本文中，与探测器性能的关联通过电阻-面积乘积和周长-面积标度关系建立，并以光谱比较作为支撑。

本工作中，我们在共同的台面加工序列下比较了5 nm ALD Al?O?、5 nm溅射SiO?以及未钝化对照组，用于14 μm截止波长的InAs/GaSb nBn探测器。Al?O?涂层在150°C下通过50个循环沉积，无沉积后退火。与早先20 nm中波ALD示范[28]相比，本研究评估了VLWIR波段中更薄的涂层，并包含同厚度SiO?对照。其贡献因结合截面TEM/STEM/EDS和描述性XPS、温度依赖的PL、等效光学常数、器件尺寸标度以及五周重复测量而得到加强。在77 K和+0.5 V下，Al?O?条件的电阻-面积乘积分别是SiO?和未钝化对照的32.6倍和108.1倍。以下实验部分定义了将这些增益与表面和光学观测关联起来的共同加工和测量条件。

实验方法 一段14 μm截止波长的nBn InAs/GaSb T2SL结构通过分子束外延（MBE）在GaSb衬底上生长（Octoplus 400系统）。超晶格周期由16个原子层的InAs和7个原子层的GaSb组成。在台面加工之前，样品在丙酮、乙醇、异丙醇和稀HCl中进行超声清洗以去除有机残留物和部分原生氧化物。台面图案通过紫外光刻（SUSS MJB4）使用约1.4 μm的AZ5214光刻胶定义，随后进行显影。

结果与讨论 比较从10 nm表征涂层的TEM/STEM/EDS开始，以建立局部结构和氧分布的背景。随后对5 nm加工比较进行XPS、PL和等效光学常数的考察，再进行电学RA和周长标度分析。

图2比较了两个10 nm涂层表征样品在单独获取的截面视图下的情况。薄层概览、20 nm尺度的界面视图和10 nm尺度的晶格分辨图像建立了……

结论 5 nm ALD Al?O?涂层降低了所研究的14 μm截止波长InAs/GaSb nBn探测器中与周长相关的漏电。在77 K和+0.5 V下，其RA乘积达到86.5 Ω cm2，分别是SiO?和未钝化对照的32.6倍和108.1倍。周长标度给出表面电阻率提升12.2倍和34.5倍。这些电学结果确认了Al?O?是该比较中性能最佳的处理工艺，其约翰逊噪声极限比探测率估计为7.64×101? Jones。

CRediT作者贡献声明 Haoxuan Fan：写作——审阅与编辑、写作——原稿撰写、软件、方法论、数据管理、概念设计。Weiqiang Chen：资源、方法论。Lidan Lu：资源、项目管理。Yuhao Chen：写作——原稿撰写、监督、软件。Liang Wang：方法论、数据管理。Mingli Dong：资源。Lianqing Zhu：软件、资源、项目管理、基金获取。

利益冲突声明 作者声明不存在已知的财务利益关系或个人关系可能影响本文报告的工作。

致谢 国家重点研发计划子项目（2022YFF0705801）；国家自然科学基金（62205029）；中国科学技术协会青年拔尖人才支持计划（2022QNRC001）。

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