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霍尔效应揭开了一个已有140年历史的物理学秘密!

2019-10-21 10:15 来源:互联网 编辑:Janet

半导体是当今数字电子时代的基础,为我们提供了许多有益于现代生活的设备,包括计算机,智能手机和其他移动设备。半导体功能和性能的提高同样使半导体可以用于计算,传感和能量转换的下一代应用。然而,研究人员长期以来一直在努力限制我们充分理解半导体器件和先进的半导体材料内部的电荷的能力,从而限制了我们推动进一步发展的能力。

霍尔效应揭开了一个已有140年历史的物理学秘密!

在《自然》杂志上的一项新研究中,一项由IBM Research牵头的合作描述了一个具有140年历史的物理学谜题中的令人振奋的突破,这一谜题使我们能够更详细地揭示半导体的物理特性,并有助于开发新的和改进的半导体材料。

为了真正理解半导体的物理原理,我们首先需要了解材料内部的电荷载流子的基本特性,即这些粒子是正粒子还是负粒子,它们在施加电场下的速度以及它们在材料中的堆积密度。物理学家埃德温·霍尔(Edwin Hall)在1879年发现了一种确定这些性质的方法,当时他发现磁场会偏转导体内电子电荷的运动,并且偏转量可以测量为垂直于电荷流的电压,如图所示在图1a中。该电压称为霍尔电压,可以解锁有关半导体中载流子的基本信息,包括它们是负电子还是称为“空穴”的准准粒子。电场或它们的“迁移率”(μ)及其半导体内部的密度(n)。

一个140岁的秘密

霍尔被发现几十年后,研究人员还认识到可以用光进行霍尔效应测量,这被称为光霍尔实验,如图1b所示。在这样的实验中,光照射在半导体中产生多个载流子或电子-空穴对。不幸的是,我们对基本霍尔效应的理解仅提供了对主要电荷载体(或多数电荷载体)的见解。研究人员无法同时提取两种载体(多数和少数载体)的特性。对于许多涉及光的应用,例如太阳能电池和其他光电设备,此类信息至关重要。

IBM Research在《自然》杂志上的研究揭示了霍尔效应长期存在的秘密之一。韩国科学技术研究院KAIST,韩国化学技术研究院KRICT,杜克大学和IBM的研究人员发现了一种新的公式和技术,使我们能够同时提取大多数和少数携带者的信息,例如其密度流动性,以及有关载流子寿命,扩散长度和重组过程的更多见解。

更具体地说,在光霍尔实验中,两个载流子都有助于电导率(σ)和霍尔系数(H,与霍尔电压与磁场之比成比例)的变化。关键见解来自于测量电导率和霍尔系数随光强度的变化。隐藏在电导率-霍尔系数(σ-H)曲线的轨迹中,揭示了一个至关重要的新信息:两种载流子迁移率的差异。如本文所述,该关系可以优雅地表示为:Δμ = d(σ2H)/dσ

霍尔效应揭开了一个已有140年历史的物理学秘密!

从黑暗中传统霍尔测量得出的已知多数载流子密度开始,我们可以解决多数和少数载流子迁移率和密度随光强度的变化。该团队将新技术命名为“携带者分辨照相馆”(CRPH)测量。利用已知的光照强度,可以类似地建立载流子寿命。自从发现霍尔效应以来,这种关系和相关解决方案已经隐藏了近半个世纪。

除了在理论理解上的进步以外,实验技术的进步对于启用这种新技术也至关重要。该技术需要干净的霍尔信号测量,这对于霍尔信号微弱(例如,由于迁移率较低)或存在多余的有害信号(例如在强光照射下)的材料而言可能是一个挑战。为此,需要在一个振荡(交流)磁场下进行霍尔测量。就像收听广播一样,人们必须选择所需电台的频率,同时还要拒绝所有其他充当噪声的频率。CRPH技术更进一步,在一种称为锁定检测的技术中,它不仅选择所需的频率,而且还选择振荡磁场的相位。交流霍尔测量的概念早已为人所知,

前体发现

正如科学中经常发生的那样,一个领域的进步是由另一领域的发现触发的。2015年,IBM Research报告了物理学中与新的磁场限制效应有关的物理学领域以前未知的现象,这种现象被称为“驼峰效应”,该现象在两行横向偶极子超过临界长度时会发生,如图2a所示。该效果是关键特性,可启用一种新型的自然磁阱,称为平行偶极子线(PDL)阱,如图2b所示。PDL磁阱可作为各种传感器应用(例如倾角仪和地震仪(地震传感器))的新颖平台。

令人惊讶的是,同一PDL元素具有另一个独特的应用程序。旋转后,它可以作为光霍尔实验的理想系统,以获得强大的,单向的和纯净的谐波磁场振荡(图2c)。更重要的是,该系统提供了足够的空间,可对样品进行大面积照明,这在光霍尔实验中至关重要。

影响

新开发的照相馆技术使我们能够从半导体中提取大量信息。与经典霍尔测量中仅获得三个参数相比,这项新技术在每个测试光强度下最多可产生七个参数。这些包括电子和空穴的迁移率;它们在光下的载流子密度;重组寿命电子,空穴和双极性类型的扩散长度。所有这些都可以重复N次(即实验中使用的光强度设置的数量)。

这一新发现和新技术将有助于推动半导体在现有技术和新兴技术方面的进步。现在,我们拥有提取半导体材料的物理特性所需的知识和工具。例如,这将有助于加快下一代半导体技术的发展,例如更好的太阳能电池,更好的光电设备以及用于人工智能技术的新材料和设备。

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