Spectroscopic photothermal radiometry as a deep subsurface depth profilometric technique in semiconductors
Notice bibliographique
Résumé
The theoretical and experimental aspects of spectroscopic photothermal radiometry (PTR) of semiconductors are presented and the potential of the technique for depth profilometry is established. A three-dimensional model of the PTR signal from a semiconductor excited by light of arbitrary optical penetration depth is presented. Numerical simulations of the PTR response to the electronic transport parameters and the optical penetration depth of the excitation source are presented. Intensity-modulated frequency scans and two-dimensional surface scans at fixed frequencies have been performed at several different absorption depths on a Si wafer with various degrees of mechanical damage introduced to either the front or the back surface. The electronic transport parameters obtained from fitting the frequency scans to the theoretical model and analysis of the experimental curves show that while the surface recombination velocities extracted from the fits do not vary significantly with excitation wavelength, the carrier recombination lifetime and the overall sensitivity of the photothermal radiometric signal to spatially localized damage is strongly influenced by the proximity of the injected excess carrier density centroid to the defect location. This correlation between the sensitivity of the PTR signal to a localized defect and the proximity of the injected carriers to the defect demonstrates the potential for spectroscopic PTR as a depth profilometric technique for semiconductors.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».