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Enregistrement W2080753334 · doi:10.1063/1.2337260

Dynamics of ion bombardment-induced modifications of Si(001) at the radio-frequency-biased electrode in low-pressure oxygen plasmas: <i>In situ</i> spectroscopic ellipsometry and Monte Carlo study

2006· article· en· W2080753334 sur OpenAlexaff
Aram Amassian, Martin Švec, P. Desjardins, L. Martinů

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIon-surface interactions and analysis
Établissements canadiensPolytechnique MontréalRegroupement Québécois sur les Matériaux de Pointe
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluenceMaterials scienceIonAnalytical Chemistry (journal)PlasmaIon implantationPenetration depthAtomic physicsElectrodeMonte Carlo methodEllipsometrySubstrate (aquarium)Molecular physicsThin filmOpticsNanotechnologyChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low-pressure O2 plasma exposures were performed on c-Si(001) at a radio frequency (rf)-powered electrode in the presence of substrate self-biasing (VB) from VB=−60to−600V, in order to evaluate ion-surface interactions at the growth surface under ion bombardment conditions suitable for the fabrication of high quality optical coatings. The plasma-surface interactions were monitored in situ using real-time spectroscopic ellipsometry (RTSE), which reveals time- and ion-fluence-resolved information about depth-dependent modifications, such as damage and oxidation below the c-Si substrate surface. RTSE analysis indicates almost immediate damage formation (⪡1s) to a depth of a few nanometers below the surface after exposure to a low oxygen ion fluence (∼5×1014Ocm−2). Oxide growth is detected at intermediate fluence (∼1015–1016Ocm−2) and is attributed to O subplantation (shallow implantation); it forms near the surface of the target on top of an O-deficient interfacial damage layer (DL). Both layers experience a self-limiting growth behavior at high fluence (&amp;gt;1017cm−2) as oxide and DL thicknesses reach bias-dependent steady-state values, determined by the maximum ion penetration depth, which increases from ∼3.6to9.5nm for VB=−60to−600V. The in situ experimental study was complemented by Monte Carlo TRIDYN simulations based on the binary collision approximation, which were modified to calculate dynamic changes in the composition of a target exposed to a broad-energy ion source (rf plasma source) at high fluence. Simulation results are found to agree exceptionally well with experiment. In addition, they reveal that the 1.2–3.5-nm-thick DL formed in the steady-state regime is a result of (1) damage formation due to the presence of a small number of high energy O+ ions in the plasma environment, capable of penetrating and damaging up to 3nm deeper than the majority ion population (O2+), and (2) because of important surface motion resulting from oxidation-induced swelling (at low fluence) and sputtering-induced recession (at high fluence). Surface motion in general is found to inhibit oxygen incorporation at high depth in the substrate, thus forming the O-deficient DL. We discuss the implications of these findings on optical coatings deposition and propose a growth mechanism for coatings subjected to intense ion bombardment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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