Contamination of silicon by iron at temperatures below 800 °C
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Iron‐related defects are deleterious in silicon‐based integrated circuits and photovoltaics, ruining devices and acting as strong recombination centres. Unless great care is taken, iron contamination will result from high temperature processing and so it is essential to understand the degree to which this can occur. Iron solubility data above ∼800 °C have been summarised by Istratov et al. (Appl. Phys. A 69, 13 (1999)), but many processes are performed at lower temperatures for which solubility data are scarce. We have studied iron contamination below ∼800 °C. Iron concentrations in intention‐ ally contaminated air‐annealed Czochralski silicon samples were determined from the change in minority carrier lifetime due to photodissociation of FeB pairs measured by quasi‐steady‐state photoconductance. In the ∼600 to 800 °C temperature range the iron concentration was found to vary according to $ 1.3 \times 10^{21} \; {\rm exp} \;\left (‐ { {1.8\;{\rm eV} } \over {kT} } \right)\;{\rm cm}^{‐3}. It is therefore the case that significantly more iron can dissolve in silicon at these temperatures than extrapolation of higher temperature data suggests, with the enhancement being by a factor of >20 at 600 °C. (© 2011 WILEY‐VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».