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Enregistrement W4235261563 · doi:10.1149/ma2018-02/36/1200

Integration Challenges of Flash Lamp Annealed LTPS for High Performance CMOS TFTs

2018· article· en· W4235261563 sur OpenAlexaff
Glenn Packard, Adam Rosenfeld, Paul Bischoff, Karthik Bhadrachalam, Viraj Garg, Robert G. Manley, Karl D. Hirschman

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThin-Film Transistor Technologies
Établissements canadiensResearch & Development Corporation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlash-lampMaterials scienceOptoelectronicsAmorphous solidAmorphous siliconDopant ActivationPassivationPolycrystalline siliconAnnealing (glass)CMOSSiliconDopantNanotechnologyEngineering physicsCrystalline siliconThin-film transistorDopingMetallurgyLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of low-temperature polycrystalline silicon (LTPS) based on excimer laser annealing (ELA) has realized CMOS TFTs with notable electrical performance. The flat-panel display industry is searching for alternative LTPS strategies which are cost-effective and easily scalable to large glass panel production, which has led to recent interest in the application of flash-lamp annealing (FLA) for the LTPS crystallization process. The FLA-LTPS process exposes large areas of amorphous silicon with high irradiance from xenon flashlamps for pulse durations that are in microsecond timescale. Amorphous silicon absorbs a sufficient portion of the xenon emission spectrum to melt and crystallize into polysilicon while staying within the thermal constraints of the underlying glass substrate. Multi-lamp exposure systems with high repetition pulse rates would potentially offer significant advantages in manufacturing throughput and cost. The application of FLA-LTPS for CMOS TFTs has been recently reported, with best-case performance comparable to ELA-LTPS. Investigations to improve upon this technology are in progress to address integration challenges to reduce variation in device operation and enable device scaling. The focus areas of this work are material uniformity, source/drain dopant activation, and defect passivation; all of which are fundamental issues facing FLA-LTPS TFTs. The importance of patterning the amorphous silicon film into separate super-mesa elements prior to FLA crystallization was previously established. The FLA system for this work was a NovaCentrix PulseForge 3300 system, used to crystallize polygons of a-Si with a 100 nm SiO 2 capping layer. The FLA response of densely packed mesa arrays exhibits a proximity effect which impedes the melting of interior mesas, whereas exterior mesas demonstrate a crystallization response consistent with isolated mesas. This comparison is highlighted in Fig. 1 by the pronounced gradient in crystallization morphology. These observations have led to a theory of competing rates between solid-phase and liquid-phase crystallization, hypothesized due to the large difference between the melting points of amorphous and crystalline silicon. The challenge of dopant activation is exacerbated by the need to limit lateral diffusion. Dopants within silicon that has entered a liquid phase will experience dramatically enhanced diffusion, even within the ultra-short pulse duration of the FLA process. The result is a compromised intrinsic channel which limits device scaling. Thus, dopants must be introduced into post-FLA LTPS and activated at glass-compatible temperatures, which is also a requirement for self-aligned devices. Solid-phase dopant activation in FLA-LTPS films has been investigated using furnace annealing and multiple shot FLA exposures at lower intensity. Pre-amorphizing the source/drain regions with electrically inactive species has also been explored. Hydrogen passivation treatments using both plasma and sintering processes have been investigated in efforts to reduce the influence of defect states. Pre-amorphization and passivation processes have yielded promising device characteristics with low series resistance, low leakage current, and high carrier mobility, as shown in Fig. 2. 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)0,000
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,713

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,202 · 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
Publié2018
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Résumé présentoui

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