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Enregistrement W4230686327 · doi:10.1149/ma2016-02/30/1949

Impurity and Defect Monitoring in Hexagonal Si and SiGe Nanocrystals

2016· article· en· W4230686327 sur OpenAlexaff
Sebastian Koelling, Rianne C. Plantenga, Håkon Ikaros T. Hauge, Yizhen Ren, Ang Li, Marcel A. Verheijen, Sònia Conesa-Boj, Simone Assali, P. M. Koenraad, Erik P. A. M. Bakkers

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicon Nanostructures and Photoluminescence
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermaniumMaterials scienceSiliconGallium phosphideBand gapGalliumCrystal (programming language)Crystalline siliconCrystallographyOptoelectronicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silicon and Germanium naturally occur in a cubic crystal structure and have an indirect bandgap 1 making them unsuitable materials for light emission. When synthesized in a hexagonal crystal structure Germanium and Silicon-Germanium are however predicted to have a direct bandgap 2 which makes these crystal phases candidate materials for integrating optical functionality into silicon based CMOS. We have recently demonstrated the synthesis of hexagonal silicon 3 using Gallium-phosphide nanowires with a hexagonal crystal lattice 4 as a virtual substrate. Based on this approach we have succeeded in growing hexagonal Germanium and Silicon-Germanium both as shells around and branches on Gallium-phosphide nanowires. We are now aiming to grow optically active hexagonal Germanium and Silicon-Germanium with a direct bandgap. However, in order to create efficient light sources, we will have to suppress non-radiative recombination channels in the material and hence grow defect and impurity free hexagonal Germanium and Silicon-Germanium. This makes it necessary to measure the defect and impurity level inside the hexagonal shells and branches. Unfortunately, the size and the geometry of the structures make these measurements challenging as typical bulk characterization methods like Secondary Ion Mass Spectroscopy or X-Ray Diffraction are not applicable. Here we will show how we use Transmission Electron Microscopy (TEM) and Atom Probe Tomography (APT) to monitor the crystal structure, crystal defect density, impurity level, interface roughness and matrix concentration in this complex material system. TEM allows us to investigate the defect density and defect formation during the growth of the hexagonal lattices making it possible to work towards the growth of defect free structures. APT allows us to create three-dimensional images of the elemental distribution inside the structures and hence makes it possible to supervise the impurity level, interface roughness and matrix concentration in the structures. Combining the two methods thus enables us to optimize the growth parameters, minimizing both the defect and the impurity density. [1] M. Cardona et al. Phys Rev., 142:530, 1966. [2] C.Raffy et al. Phys. Rev. B, 66:075201, 2002. [3] H. I. T. Hauge et al. Nano Lett., 15(9):5855, 2015. [4] S. Assali et al. Nano Lett., 13(4):1559, 2013. Figure 1: Defects and impurities in a hexagonal Si shell (a-d) and hexagonal Ge branches (e,f) grown on GaP nanowires. Side-view imaging with TEM (a,c,f) enables us to identify defects. In combination with cross-section TEM images (b) we can confirm the epitaxial growth of Si on the hexagonal GaP lattice. APT analyses of the Si shells (d) and the Ge branches (e) allow us to map impurity atoms in the hexagonal crystals and reveal the diffusion of Ga and P into the Si and the Ge respectively. 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 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)0,001
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 enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · 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
Publié2016
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