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Enregistrement W2914270493 · doi:10.1149/ma2018-02/31/1077

Atomistic and Optical Properties of Group IV Ultrathin Superlattices

2018· article· en· W2914270493 sur OpenAlexaff
Samik Mukherjee, Matthias Bauer, Anis Attiaoui, Oussama Moutanabbir

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials Characterization Techniques
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceOptoelectronicsMolecular beam epitaxySuperlatticeSemiconductorWaferNanotechnologyThin filmSiliconQuantum wellEngineering physicsEpitaxyOpticsLaserPhysicsLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Engineering atomically abrupt interfaces between multi-layered thin films of different material have yielded some significant fundamental and technological breakthroughs in the past. For example, the Nobel Prize winning integral and quantum Hall effect owes its discovery to abrupt semiconductor interfaces grown by molecular beam epitaxy. On the other hand, the functionalization of many modern-day semiconductor devices depend critically on the quality of interface of the various thin films, which constitute the device. Silicon (Si)/Germanium (Ge) and Si/SiGe based materials have emerged in the recent years as an integral part to the Si semiconductor industry, promising a wide range of devices ranging from Fin-field effect transistors, quantum cascade lasers, quantum dots, near and mid-infrared photodetectors, resonant tunnel diodes, to name a few.1–3 To this end, a continuous feedback from post-growth characterization techniques elucidating the intermixing of atoms at the interface, the interfacial width and roughness, the defect density at the interfaces as a function of the growth conditions and integration parameters is therefore crucial for optimizing the ultimate performance of these devices. Not surprising that the semiconductor industry is directing a significant amount of its resources and efforts towards enriching our current understanding of the buried interfaces of these materials. In this work, we use a combination of scanning transmission electron microscopy (STEM) and atom probe tomography (APT) to present an atomistic understanding of the nature of interfaces in Si/Ge and Si/SiGe superlattices, grown on 300 mm Si wafers using chemical vapor deposition. The APT investigations were done using the state-of-the-art LEAP 5000 providing a supreme mass sensitivity and a detection efficiency of 80%, a 30% improvement compared to its predecessor. Figure 1(a) shows the STEM-APT of the last six bi-layers of a sixteen period Si/SiGe superlattice. Figure 1(b) shows the one-dimensional (1D) concentration profile obtained from the 3D APT reconstruction of the sample along the growth (analysis) direction. While the STEM data reveals the average Si and SiGe layer thickness to be about 1.3 nm and 2.2 nm respectively, the concentration profile from the APT data reveals the Ge content within the SiGe layers to be 25.0 +/- 0.5 at.%. The average interfacial width, evaluated as the separation between the 10.0 at.% and 90.0 at.% Ge concentration points, revealed the Si to SiGe transition to be about 1.4 +/- 0.3 nm wide while the width of the SiGe to Si transition to be narrower than 1.0 nm. The possible role of Ge diffusion on the observed interfacial thicknesses shall be discussed in details in this work. Figure 1(c) shows the Si/SiGe hetero-interfaces drawn as isoconcentration surfaces at 12.0 at.% Ge concentration. The work shall also highlight the results obtained from the STEM-APT measurements on superlattices of different period lengths, layer thicknesses and growth conditions from that shown in Figure 1. Alongside the structural aspects, the vibrational properties of these superlattices as obtained from Raman spectroscopic measurements and optical properties as obtained from the ellipsometry and absorption measurements shall be highlighted. Such superlattices holds tremendous prospect for Si semiconductor industry wherein a magic sequence of the number of monolayers within each period can render the whole superlattice to be direct gap4 for optoelectronic applications or an array of ultrathin free-standing nanowires could be fabricated by selective etching of the Ge layers in a Si/Ge superlattice for nanoelectronic applications. (1) Tan, K.-M.; Liow, T.-Y.; Lee, R. T. P.; Hoe, K. M.; Tung, C.-H.; Balasubramanian, N.; Samudra, G. S.; Yeo, Y.-C. IEEE Electron Device Lett. 2007, 28 (10), 905–908. (2) Dehlinger, G.; Diehl, L.; Gennser, U.; Sigg, H.; Faist, J.; Ensslin, K.; Grutzmacher, D.; Muller, E. Science 2000, 290 (5500), 2277–2280. (3) Maune, B. M.; Borselli, M. G.; Huang, B.; Ladd, T. D.; Deelman, P. W.; Holabird, K. S.; Kiselev, A. A.; Alvarado-Rodriguez, I.; Ross, R. S.; Schmitz, A. E.; Sokolich, M.; Watson, C. A.; Gyure, M. F.; Hunter, A. T. Nature 2012, 481 (7381), 344–347. (4) d’Avezac, M.; Luo, J.-W.; Chanier, T.; Zunger, A. Phys. Rev. Lett. 2012, 108 (2), 27401. Figure 1

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,207 · 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'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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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