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Étude et optimisation de l'émission et de l'extraction de lumière des nanofils semiconducteurs grand gap : application à des dispositifs électroluminescents

Les diodes électroluminescentes (LEDs) bleues ou blanches actuelles sont constituées de couches épitaxiales planaires, essentiellement à base de GaN. Sans autres opérations technologiques, la réflexion totale interne aux interfaces réduit le nombre de photons extraits à quelques pourcents du nombre de photons émis. Cette thèse s'intéresse à un concept en rupture : les LEDs à nanofils GaN ou ZnO. Plus précisément elle vise à préciser l'intérêt de ces couches pour l'augmentation du rendement d'extraction. Nous nous sommes plus particulièrement intéressés à trois types de couches (taille des fils, arrangement), chacune mettant en jeu un processus d'extraction différent. La première géométrie, basée sur des fils relativement gros (rayons 50-100nm minimun) et distants vise à profiter des résonances ou du guidage optique pouvant exister au sein de chaque fil pour canaliser l'émission spontanée. Les coefficients de couplage de la couche active sur ces modes ainsi que la réflectivité des modes guidés en bout de fils ont notamment été évalué numériquement en fonction de la taille des fils. La seconde approche, issue de l'étude goniométrique de couches de fils MBE sur substrat Silicium, vise à profiter des propriétés d'indice effectif des couches de fils sublongueurs d'onde pour éviter le phénomène de réflexion totale à l'origine des faibles rendements d'extraction des couches planaires. Le modèle anisotrope numérique développé montre qu'un rendement d'extraction proche de 70% est envisageable sur ce type de couche épitaxiée sur Silicium. Enfin la troisième approche, plus prospective, vise à initier une étude sur l'émission dans des réseaux de fils agencés périodiquement.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00558359
Date15 December 2010
CreatorsHenneghien, Anne-Line
PublisherUniversité de Grenoble
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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