化学气相沉积金刚石薄膜及其应用进展.doc

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1、化学气相沉积金刚石薄膜及其应用进展摘要：化学气相淀积是近几十年发展起来的制备无机材料的新技术。化学气相淀积法已经广泛用于提纯物质、研制新晶体、淀积各种单晶、多晶或玻璃态无机薄膜材料。本文简单综述了化学气相淀积金刚石薄膜，又简单介绍了金刚石薄膜在各工业领域内的应用进展情况，并对其发展前景作了展望。关键词：金刚石薄膜热灯丝CVD法微波等离子体CVD法前言金刚石在所有已知物质中具有最高的硬度，室温下有最高的热导率，对光线而言从远红外区到深紫外区完全透明，有最低的可压缩性，极佳的化学惰性，其生物兼容性超过了

2、钛合金等等。然而由于天然金刚石数量稀少，价格昂贵，尺寸有限等因素，人们很难利用金刚石的上述优异的性能。根据天然金刚石存在的事实以及热力学数据，人们一直想通过碳的另一同素异形体——石墨来合成金刚石。但由于金刚石与石墨之间存在着巨大的能量势垒，要将石墨转化为金刚石，必须使用高温高压技术来人工合成，使得人工高温高压合成的金刚石价格昂贵。20世纪80年代初开发的化学气相沉积(CVD)制备的金刚石薄膜，不仅成本低，质量高，而又可大面积制备，使人们大规模应用金刚石优异性质的愿望，通过CVD法合成金刚石薄膜得以实

3、现。金刚石膜具有极其优异的物理和化学性质，如高硬度、低磨擦系数、高弹性模量、高热导、高绝缘、宽能隙和载流子的高迁移率以及这些优异性质的组合和良好的化学稳定性等，因此金刚石薄膜在各个工业领域有极其广泛的应用前景。1金刚石薄膜制备在低温低压下利用化学气相沉积CVD技术生长金刚石膜；含碳化合物和氢气是最主要的原料，前者提供碳源，后者提供原子态的氢，促使更多的碳转变为sp3的金刚石结构，除去未转变为金刚石的其它形态碳(sp2石墨碳或非晶碳、sp1碳)。金刚石薄膜制备的主要CVD方法：（1）热灯丝CVD(HF

4、CVD)；（2）微波等离子体CVD(MWPCVD)；（3）直流等离子体CVD(DC-CVD)；（4）直流电弧等离子体射流CVD(DC-JET)；（5）电子增强CVD(EACVD)；（6）磁微波等离子体CVD(ECRCVD)等方法。其中，热灯丝CVD法(HFCVD)易于生长大面积金刚石膜；微波等离子体法(MWPCVD)易于生长高质量金刚石膜，是两种目前广泛使用且具有发展前途的方法。1.1热灯丝CVD法（HFCVD）甲烷和氢气混合作为反应源气体输送到被加热的反应室内，在衬底上方平行地放置有一根或多根依靠

5、通电加热到20000℃以上高温的钨丝。甲烷输运到热钨丝附近被分解，在温度适当控制的衬底表面上沉积金刚石薄膜，沉积速率约为1m/h。热钨丝的作用：提供热量导致甲烷的分解；加热了衬底，利于金刚石薄膜的沉积。图1热灯丝CVD装置示意图1.2微波等离子体CVD法(MWPCVD)石英管为反应室；反应气源为甲烷和氢气，从反应室的顶部输入；用于沉积的衬底置于衬底座上，频率为2.45×109Hz的微波在反应室的中部有波导馈入，形成辉光放电区，在衬底上沉积金刚石薄膜。微波PCVD法生长速率慢，但可制备高品质金刚石薄膜

6、，适合于金刚石膜的外延生长和掺杂等。图2微波CVD装置示意图2金刚石薄膜的应用正是由于金刚石的优异性质，加上CVD法大大降低了金刚石的生产成本而CVD金刚石薄膜的品质逐渐赶上甚至在一些方面超过天然金刚石而使得金刚石薄膜广泛地用于工业的许多领域。2.1工具领域的应用随着汽车、航空和航天工业的发展以及对材质轻量化、高比强度的要求日益提高，有色金属、碳纤维增强塑料（CFRP）、玻璃纤维增强塑料（GFRP）、纤维增强金属（FRM）以及石墨、陶瓷等新材料在工业中的应用日益广泛，因而对加工这些材料的刀具提出了更

7、高的要求，金刚石的高硬度，耐磨损，高热导，低热膨胀系数，低摩擦系数，化学惰性等优点使得金刚石是加工非铁系材料的理想工具材料。HTHP金刚石在二十世纪60年代就被用于刀具领域，但由于其制备工艺复杂，价格昂贵，刀具种类受限而限制了其在工业上的广泛应用；将金刚石薄膜直接沉积在刀具表面，能极大地延长刀具的使用寿命，加工质量也大为提高。2.2 热沉领域应用目前国内半导体功率器件采用铜作热沉，在同时要求绝缘的场合采用氧化铍陶瓷。但氧化铍在制备过程中有剧毒物质产生，在发达国家已禁止使用。金刚石在室温下具有最高的热

8、导率，是铜、银的5倍，又是良好的绝缘体，因而是大功率激光器件、微波器件、高集成电子器件的理想散热材料。采用金刚石热沉（散热片）的大功率半导体激光器已经用于光通信,在激光二极管、功率晶体管、电子封装材料等方面都有应用；金刚石热沉商品也已在国外市场出现。金刚石热沉的另一应用前景是用于正在发展之中的多芯片技术,这一技术的目标是把许多超大规模集成电路芯片以三维的方式紧密排列结合成为超小型的超高性能器件，而这些芯片的散热则是该技术的关键，显然金刚石薄膜是解决这一技术难题最理想的