GaN-basierte pH-Sensoren : Empfindlichkeit, Drift und Passivierungstechnologien

In the presented work heterostructures of aluminum-gallium-nitride (AlGaN) and gallium-nitride (GaN) are processed, characterized and optimized as pH-sensors. Experimental research concerning pH-sensitivity and drift of sensors were performed and different passivation technologies for industrial applications were investigated. There is a new approach since 1970 in measuring pH-value using silicon based ion-sensitive field effect transistors (ISFETs). The huge advantage of such devices is the possibility of miniaturization. But these devices have also some disadvantages e. g. the low chemical stability of the sensor surface and therefore a limited long-time stability of the sensor signal. pH-sensors based on AlGaN/GaN-heterostructures are a promising alternative with respect to Si-based ISFETs, because of their outstanding material properties. The presented dissertation describes the characterization and optimization of GaN-based pH-sensors. The work is focused on the description of pH-sensitivity and light-induced drift. Variation of illumination, as it is usual in industrial applications, leads to drift phenomena with high time constants. The decrease of drift was investigated using different methods. Technological optimization of the semiconductor structures as well as different circuits using two or four pH-sensors and a continuously bias illumination were used to improve device performance. Furthermore different passivation technologies were developed concerning their chemical stability in industrial cleaning processes. For the experiments thick-film hybrid technologies were used to passivate GaN-based sensors by ceramics or over glazes. The great potential of group-III nitrides as a promising material system for pH-measurements and biosensor applications is pointed out in this work and specific sensor properties could be improved significantly.

In der vorliegenden Arbeit werden Heterostrukturen aus Aluminium-Gallium-Nitrid (AlGaN) und Gallium-Nitrid (GaN) als pH-Sensoren prozessiert, charakterisiert und optimiert. Dabei werden Untersuchungen zur pH-Empfindlichkeit, zum Driftverhalten der Sensoren und zu Passivierungstechnologien für industrielle Applikationen durchgeführt. Seit Anfang der 70-iger Jahre gibt es das Konzept der pH-Messung durch ionensensitive Feldeffekttransistoren (ISFETs) auf Silizium-Basis. Vorteil dieser Bauelemente ist die Miniaturisierbarkeit der Sensoren. Als nachteilig erweist sich die geringe chemische Stabilität der Sensoroberflächen und die damit verbundene geringe Langzeitstabilität und Drift. pH-Sensoren aus AlGaN/GaN-Heterostrukturen bieten eine vorteilhafte Alternative zu den Si-basierten ISFETs auf Grund ihrer besonderen Materialeigenschaften. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Charakterisierung und Optimierung der pH-Sensoren. Dabei stehen Untersuchungen der Empfindlichkeit und vor allem der lichtinduzierten Drift dieser Bauelemente im Vordergrund. Wechselnde Beleuchtungsverhältnisse, wie sie bei industriellen Applikationen auftreten, führen zu Driftphänomenen mit großen Zeitkonstanten. Die Reduzierung dieser Drift und die Erhöhung der Lichtunempfindlichkeit der Sensorstrukturen werden mit verschiedenen Lösungsansätzen und Verfahren bearbeitet. Dabei kommen sowohl technologische Verbesserungen der Halbleiterstrukturen als auch Varianten der Verschaltung von mehreren Sensorelementen und einer kontinuierlichen Bias-Beleuchtung zum Einsatz. Weiterhin werden in dieser Arbeit verschiedene Passivierungstechnologien untersucht und auf ihre Eignung bezüglich der chemischen Stabilität in industriellen Reinigungsprozessen geprüft. Im Rahmen dieser Experimente wurden Dickschichtverfahren zur Passivierung von GaN-basierten Sensoren mit Keramiken und Glasuren eingesetzt und weitere alternative Verfahren untersucht. Das große Potential des Materialsystems der Gruppe-III Nitride für pH-Messungen und biosensorische Anwendungen wird in dieser Arbeit erschlossen und bestimmte Eigenschaften der Sensoren entscheidend optimiert.

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