基于AIN的压电器件及其应用进展综述

描述

过去二十年间,压电材料引起了人们的广泛关注,很多技术都利用了压电材料的关键特性。氮化铝(AlN)由于具有极化c轴和压电特性的非中心对称晶体结构,并且其制造工艺与互补金属氧化物半导体(CMOS)技术相兼容,因此使得人们对其研究和应用的兴趣迅速增加。

据麦姆斯咨询报道,近期,韩国机械材料研究所的研究人员综述分析了基于AlN的压电器件的最新进展,相关研究内容以“A Review of the Recent Applications of Aluminum Nitride-Based Piezoelectric Devices”为题发表在IEEE Access期刊上。该文章对比了AlN与掺钪氮化铝(AlScN)晶体结构及压电性能的差异,并分析了基于AlN的压电器件在消费、通信、工业和医疗领域的应用进展及未来发展趋势。

AlN晶体结构

AlN属于III-V族化合物材料,具有六边形排列的纤锌矿结构。AlN的固有Q因数及其与CMOS制造工艺的兼容性,是制备实现体声波(BAW)谐振器和滤波器的关键特性。压电器件设计中最关键的因素是晶体质量,晶体质量受到压电层厚度的影响。研究表明,随着压电层厚度的增加,压电应变系数d33性能提升,介电损耗降低。当压电层厚度增加到1 μm时,厚度的继续变化对AlN薄膜的晶体质量影响就很小了。

为了提升AlN的压电性能,可以通过掺杂各种金属,例如钪(Sc)、钒(V)、钛(Ti)、钽(Ta)、镁(Mg)等。在这些金属中,Sc脱颖而出,研究表明在40% Sc掺杂率的情况下,其压电性能最多可增加五倍。此外,在与集成光子学相关的其他研究领域,这种材料在光学和热释电性能方面均表现出优异的性能。

基于AlN的压电器件应用于消费领域

目前,量产的消费类电子产品不仅依赖于超大规模集成电路(VLSI)器件,而且还需要集成可适用于各种应用的压电器件,例如压电式微机械超声换能器(PMUT)、MEMS麦克风、MEMS扬声器和MEMS能量收集器等。

近些年,研究者们已经开发出了110 × 56的PMUT阵列,能够对皮肤表皮和皮下进行成像。在MEMS麦克风研究方面,已实现了19 mV/Pa的峰值灵敏度。在基于AlN的MEMS扬声器研究方面,已实现了峰值声压级高达100 dB,灵敏度为105 dB/mW。此外,研究者们还研制出峰值输出功率为854.55 μW/cm³/g²的MEMS能量收集器。

CMOS技术

图1 各种基于AIN的PMUT器件示意图

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图2 各种基于AIN的MEMS麦克风示意图

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图3 各种基于AIN的MEMS扬声器示意图

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图4 各种基于AIN的MEMS能量收集器示意图

基于AlN的压电器件应用于通信领域

对于通信设备而言,Q因数是最重要的特性,在射频信号中产生高Q因数往往会引起非线性效应。目前,最主流的射频滤波器是声表面波(SAW)滤波器和BAW滤波器。与SAW滤波器相比,BAW滤波器因其高工作频率、高功率容量和高Q因数等优点而受到认可,适用于更陡峭的滤波器设计。此外,与CMOS的高隔离性和AlN兼容性,使BAW滤波器成为射频通信的主导器件之一。

基于MEMS的谐振器也可以集成到监测压力、加速度和温度变化的系统中,并为射频收发器过滤特定频段。目前,低频应用的SAW滤波器主要使用钽酸锂(LiTaO₃)和铌酸锂(LiNbO₃)两大类材料。根据已有研究显示,基于AIN的器件主导了高频段应用。此外,通过Sc掺杂,AlScN薄膜的压电应变系数d₃₃可以显著增加,因此,AlScN压电薄膜在新兴的薄膜腔声谐振器(FBAR)领域表现出更大的优势。

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图5 用于通信设备的各种基于AIN的MEMS器件示意图

基于AlN的压电器件应用于工业领域

目前,各种MEMS压力传感器已被用于管理和监测航空航天、汽车、生物医学和海洋学研究等领域的压力相关变量。与其它类型的压力传感器相比,MEMS压力传感器占用空间更小、灵敏度更高、成本更低,且可以将多个设备集成在单个平台上。AlN由于具有非中心对称的晶体结构,可以通过在基于极化c轴的施加外部应力下产生电位差来识别压力变化,因此可以用作于传感器来识别压力变化。

CMOS技术

图6 各种基于AlN的MEMS压力传感器示意图

基于AlN的压电器件应用于医疗领域

MEMS压力传感器具有多方面优势,利用它可以轻松检测到对物体施加的微小力,例如可用于医学诊断所需的精确读数。此外,随着微加工技术的最新发展,高深宽比器件得以实现,基于这些MEMS器件的医疗设备可用于研究冠心病和高血压等问题,以直接检测血压和血管的波动、变化和异常。

近些年,基于AlN的MEMS器件在医疗诊断领域展现出巨大潜力,研究者们针对基于AlN的血压测量器件,开展了大量研究。然而,在器件的压电输出性能方面,目前仍有改进的空间。就未来的应用而言,需要进一步研究能够评估血压波形以及对人体器官可进行声学成像的器件。

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图7 各种基于AIN的MEMS血压监测器件示意图







审核编辑:刘清

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