Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

窒化物半導体 / 材料設計 / 第一原理計算 / 点欠陥 / 薄膜 / 格子欠陥 / ドーピング

高精度・多角的な第一原理計算並びに機械学習に立脚したインシリコ（計算機中）での材料設計と候補物質のスクリーニングにより、半導体として有望な窒化物を選定することを目指して研究を推進した。既知の窒化物半導体の詳細な理論検討結果に基づいて材料設計の指針を構築し、インシリコスクリーニングを実行することにより、複数の有望物質を提案した。また、バンドギャップ制御及びキャリアドーピングに関する理論予測を実験により実証した。

本研究では理論計算、機械学習と合成・評価実験の密接な連携により、窒化物半導体の設計・探索・創製を行った。これは、近年注目を集めている計算科学並びにマテリアルズインフォマティクス手法による効率的な材料設計・探索の好例と言え、有効な材料研究手法の提案という観点からも意義深いと言える。また、本研究では窒化物半導体の設計・探索を主題としたが、本アプローチは他の材料系への応用も見込めることから、波及効果が大きいと考えられる。

ドーピング / 薄膜 / 格子定数 / 半導体 / ペロブスカイト / MOD / TEM / PLD / 半導体化 / MOCVD / スパッタリング

本研究は今後電子セラミックス部品やメモリーデバイスなどに広く利用されることが予想されるペロブスカイト構造セラミックス薄膜に見られるバルク体(焼結体)とは異なる、いわば異常現象を明らかにし、その機構を解明して、セラミック薄膜の特異性から新たな機能を探索する手がかりを得ようとするものである。ここでの特異性は異種原子のドーピング化の難易性、固溶域の拡大、超格子の出現、超薄層からなる積層体の出現などである。本研究では、種々の方法で作成したセラミックス薄膜におけるドーピング異常現象をデータから探索し、物性との関係を検討した。その結果、(1)PLD法で作製したSrTiO_3薄膜ではMOCVDで作製した薄膜と同様に広いSr/Ti比において単相のペロブスカイト相が生成し、格子定数が連続的に大きく変化することを見いだした。これらの試料のTEM観察からは顕著な格子欠陥は見られなかった。一方、化学溶液法であるMOD法で作製したSrTiO_3薄膜はアモルファスとなり、結晶化しなかった。さらに、作製した薄膜の還元熱処理により電流-電圧特性のSr/Ti比依存性を調べた。その結果、電流-電圧特性が直線的に成るものとバリスタ特性を示すものがあることが明らかになった。さらに、(2)バルクでは安定化ジルコニア(YSZ)中にNbはほとんど固溶しないが、PLD法でNbを添加したYSZ薄膜を作製すると、少なくとも20mol%までのNb_2O_5添加までYSZの格子定数は連続的に変化し、容量-電圧特性が著しく改善されることが見いだされた。これらの例が示すように、薄膜ではバルクでは理解することができない多くの異常現象が見いだされた。

高温p-n接合 / 熱力学的平衡 / NiO-ZnO系 / 整流特性 / 無限寿命 / ドーピング / 薄膜 / NiO固溶体 / ZnO固溶体 / 2相平衡

熱力学に平衡するp型NiO固溶体とn型ZnO固溶体による無限寿命高温p-n接合を実現するために本年は以下の研究を行った。
1.機能素子を目指した薄膜化の検討
NiO-ZnO系において、NiO固溶体を析出させたZnO固溶体を作製し、その上にPLD(パルスレーザーデポジション)法により、NiOを蒸着し、空気中で熱処理により、2相平衡する薄膜型p-n接合を形成した。この接合のI-V特性は焼結体同士の場合に比べて、順方向、逆方向とも高い導電率を有する整流特性を示した。
2.ドーピングによるp-n接合の高性能化
2相平衡を保ったままで、NiO固溶体へのp型およびZnO固溶体へのn型ドープの可能性を調べた。
ドーパントとしてLi_2OおよびAl_2O_3を取り上げた。特にLi_2OのドープではLi_2CO_3を用い、雰囲気のCO_2分圧を制御することにより、Li_2Oの活量を規定することにより行なった。その結果、NiO固溶体およびZnO固溶体へのLi_2OおよびAl_2O_3の分配比を求めた。この結果はドーピングによるp-n接合の高性能化の基礎となるものである。

【研究分担者】
赤松寛文	九州大学	工学研究院	准教授	(Kakenデータベース)
田中功	京都大学	工学研究科	教授	(Kakenデータベース)
平松秀典	東京工業大学	科学技術創成研究院	准教授	(Kakenデータベース)

【研究分担者】
篠崎和夫	東京工業大学	大学院・理工学研究科	助教授	(Kakenデータベース)
脇谷尚樹	東京工業大学	大学院・理工学研究科	助手	(Kakenデータベース)
木口賢紀	東京工業大学	総合分析支援センター	助手	(Kakenデータベース)

【研究分担者】
尾山由紀子	東京工業大学	大学院・理工学研究科	助手	(Kakenデータベース)
河村憲一	東京工業大学	大学院・理工学研究科	助教授	(Kakenデータベース)