Contamination of silicon by iron at temperatures below 800 °C
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle