MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2120196988 · doi:10.1139/p09-029

Raman investigation of hydrogen-implanted and DC hydrogen-plasma-treated Cz Si wafers

2009· article· en· W2120196988 sur OpenAlexvenueno aff
A. Saad

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon and Solar Cell Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBelarusian State University
Mots-clésHydrogenWaferRaman spectroscopyIon implantationGetterAnalytical Chemistry (journal)Materials sciencePlasmaSiliconIonVacancy defectOptoelectronicsCrystallographyChemistryPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The general goal of this work is to demonstrate that the buried defect layer created by hydrogen implantation can serve as a gettering region for hydrogen introduced from a DC plasma and to study the efficiency of this gettering affected by the implantation regimes. Standard n-type 4.5 Ω⋅cm Cz Si wafers were implanted by hydrogen ions with an energy of 100 keV and different doses of 1 × 10 14 , 1 × 10 15 , or 5 × 10 15 atoms/cm 2 at temperatures of 150, 300, 400, or 500 °C. After implantation, hydrogen was introduced to the wafers from the DC plasma at 150 °C. For a comparative estimation of the hydrogen concentration in the wafers implanted in different regimes Raman spectroscopy was used. The peaks of the Raman spectra associated with molecular hydrogen (H 2 ), vacancy-hydrogen (V–H), and silicon–hydrogen (Si–H) complexes were studied depending on the implantation conditions. It is demonstrated that peaks of Raman spectra depend significantly on the dose and temperature of implantation. This means that the concentration of hydrogen in the wafers could be determined from the concentration and type of defects formed by hydrogen implantation. Maximum peaks associated with H 2 , Si–H, and V–H complexes were observed for the samples implanted at a temperature of 500 °C.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,462

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,172 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of PhysicsMême sujetSilicon and Solar Cell TechnologiesTravaux en français237 207