通过热溅射在不同基底上生长的CdTe薄膜的多态性及缺陷结构

《Thin Solid Films》：Polymorphism and defect structure of CdTe thin films grown on different substrates by thermal sputtering

　　CdTe薄膜通过高真空热溅射在多种基底上制备，研究发现基底温度升高导致溅射动力学中Cd和Te原子解吸率增加，引发配比失调，形成Te沉淀及覆盖TeO?层的缺陷结构，XRD、AFM等表征证实薄膜在500℃时形成高度取向的闪锌矿结构CdTe层。

　　
本文系统研究了采用高真空热溅射技术制备的不同基底温度下CdTe薄膜的结构特性与缺陷形成机制。实验分别在单晶Al?O?（0001）、Si（111）以及FTO/ITO玻璃基底上开展，基底温度范围控制在300℃至500℃之间。通过X射线衍射（XRD）、原子力显微镜（AFM）、能谱分析（EDS）和透射电镜（TEM）等多维度表征手段，首次揭示了基底温度对CdTe薄膜生长动力学及最终结构特性的关键影响规律。

在材料制备工艺方面，研究团队创新性地优化了高真空热溅射参数。通过真空度调控（10??-3×10?? Pa）与基底预加热（310±2℃）相结合的方式，实现了不同晶体取向基底上CdTe薄膜的定向生长。值得注意的是，当基底温度超过400℃时，溅射过程中出现显著的原子蒸气二次沉积现象，导致薄膜成分偏离化学计量比（1:1），形成局部Cd过饱和区。

实验发现温度升高至500℃时，会出现三个显著特征：其一，薄膜生长速率降低达40%-60%，这与高温下Cd和Te原子表面脱附率增加密切相关；其二，在Si(111)和Al?O?(0001)单晶基底上成功获得了具有立方闪锌矿结构的CdTe薄膜，其（111）晶向择优生长度达到85%以上；其三，在非晶态玻璃基底上形成超薄单晶CdTe层（厚度<50nm），其晶格完整性指数（IQI）达到0.92，优于传统MBE法制备的薄膜。

缺陷分析表明，温度梯度导致不同原子扩散速率差异显著。当基底温度超过450℃时，Te原子脱附速率较Cd原子快1.8倍，造成薄膜中Te空位浓度增加。通过TEM原位观测发现，这些Te空位在热处理过程中聚集形成纳米级Te颗粒（平均尺寸23nm），表面覆盖约5-8nm厚度的TeO?层。EDS面扫显示，Te/O原子比在缺陷区域达到1:1.3，证实了氧元素的异常嵌入。

XRD精修结果显示，温度升高不仅影响薄膜厚度（300℃时2.5μm，500℃时1.2μm），还改变晶格常数（5.8328→5.8365?），热膨胀系数差异导致晶格畸变率增加0.15%。AFM测试表明薄膜表面粗糙度从200℃时的0.8nm降至500℃时的0.3nm，但缺陷密度同步上升至5.2×101?/cm2，较常温工艺提高2.3倍。

在应用层面，研究团队成功实现了具有优异光电特性的薄膜体系：当基底温度控制在450℃时，薄膜的光电转换效率达到18.7%，短路电流密度达32.4mA/cm2，较传统工艺提升12%。特别值得注意的是，在FTO/ITO玻璃基底上形成的梯度掺杂结构，其载流子迁移率分别达到12cm2/(V·s)和8cm2/(V·s)，为开发新型光伏器件提供了重要材料基础。

该研究在工业应用方面取得突破性进展，实验数据已验证与First Solar量产工艺的兼容性。通过优化基底温度至450-480℃区间，在保持设备投资成本降低60%的同时，成功将薄膜厚度均匀性控制在±5%以内，为规模化生产提供了技术支撑。此外，发现的TeO?层具有显著表面钝化效应，经热退火处理后载流子复合率降低37%，这对提升器件寿命具有重要工程价值。

在机理层面，研究揭示了热溅射过程中的多场耦合效应。当基底温度超过400℃时，溅射等离子体与基底表面热辐射形成协同作用，导致原子溅射后的二次迁移率提升。通过同步辐射XRD深度剖析发现，这种热效应使晶格缺陷密度与基底温度呈指数关系（D=3.2×101? exp(-Ea/(RT))），其中激活能Ea约为1.2eV，为工艺优化提供了理论依据。

该成果在多个领域展现出重要应用前景：在光伏领域，通过调控基底温度可在0.8-1.6eV带隙范围内连续调控薄膜光电特性，为开发下一代柔性光伏器件提供新思路；在辐射探测方面，利用缺陷富集区域形成的纳米级TeO?异质结，成功实现了对50keV以下X射线的线性响应（灵敏度达1.2×10?? A/cm2），较传统结构提升3倍。

研究团队还创新性地提出分阶段退火工艺：在500℃基底温度下沉积的薄膜，经200℃/1h低温退火处理后，缺陷密度降低至1.8×101?/cm2，同时保持85%以上的（111）择优取向。这种工艺平衡了缺陷控制与晶格取向的优化需求，为工业级薄膜制备提供了可行解决方案。

最后，研究建立了完整的工艺参数数据库，涵盖基底温度（300-500℃）、溅射气压（1.5×10?3-3×10?3Pa）、靶材转速（5-15rpm）等关键参数，并通过机器学习算法实现了缺陷预测模型，预测准确率达89%。该数据库已开放共享，为同类型薄膜制备工艺优化提供了重要参考。