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Enregistrement W4245505532 · doi:10.1149/ma2018-02/11/621

Determining Strain, Chemical Composition, and Thermal Properties of Si/SiGe Nanostructures Via Raman Scattering Spectroscopy

2018· article· en· W4245505532 sur OpenAlexaff
L. Tsybeskov, Selina A. Mala, Xaolu Wang, J.‐M. Baribeau, Xiaohua Wu, D. J. Lockwood

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicon Nanostructures and Photoluminescence
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhononBrillouin zoneRaman spectroscopyWave vectorRaman scatteringCondensed matter physicsSuperlatticeMaterials scienceX-ray Raman scatteringScatteringBrillouin scatteringPhysicsOpticsLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Raman scattering by phonons has been used for several decades to obtain information about the structural and electronic properties of various Si/SiGe nanostructures including quantum wells, superlattices, and dot/cluster multilayers [1–5]. A Raman scattering event arising from lattice vibrations (or phonons) in a semiconductor is described as the interaction of incoming light (or photon) of frequency ωi and wavevector qi with a phonon of frequency ωp and wavevector qp to produce scattered light of frequency ωs and wavevector qs. The scattering process is required to satisfy energy and momentum conservation (viz., ωs = ωi ± ωp). Since the wavevector of visible light is relatively small, Raman scattering involves only phonons with energies close to the center of the unit-cell Brillouin zone, where acoustic phonons have much smaller energies compared to those of optical phonons. As compared to the usual bulk acoustic phonons, mini Brillouin-zone folded acoustic phonons appear specifically in periodic structures such as superlattices and produce additional peaks in inelastic light scattering at wavenumbers between bulk acoustic phonons and optical phonons [6–8] and that are typically observed at wavenumbers less than 100 cm-1. In Si/SiGe nanostructures, as is also found in bulk SiGe alloys, the Raman spectrum comprises three major bands with a Si-like (Si) peak at ~ 520 cm-1, an alloy-like (SiGe) peak at ~ 400 cm-1, and a Ge-like (Ge) peak at ~ 300 cm-1 [9, 10], with other weaker Raman features located between the major peaks. The presence of highly-disordered (or amorphous) Si, SiGe, and Ge inclusions in a sample can be observed through the presence of broader, but otherwise similar, Raman features. These Raman peaks exhibit various dependencies on strain, temperature and chemical composition. Experiments involving Raman thermometry require a comparison of the Stokes (positive frequency shift) and anti-Stokes (negative frequency shift) Raman peak intensities. The optical polarization dependence of the Raman scattering intensity is defined by the Raman scattering tensors. In Si/SiGe nanostructures, this technique can be used to detect various imperfections in epitaxially grown samples, including inhomogeneous strain. Results obtained from inelastic light scattering spectroscopy investigations employing first- and second-order Raman scattering, polarized Raman scattering, and low-frequency light scattering associated with folded acoustic phonons of Si/SiGe nanostructures comprised of either planar superlattices or cluster (SiGe dot) multilayers separated by Si layers are used for analyzing the chemical composition, strain, and thermal conductivity in such technologically important materials as these for electronic and optoelectronic devices. References [1] F. Cerdeira, A. Pinczuk, J.C. Bean ,B. Batlogg, and B.A. Wilson, Appl. Phys. Lett. 45, 1138 (1984). [2] J.L. Liu, Y.S. Tang, K.L. Wang, T. Radetic, and R. Gronsky, Appl. Phys. Lett.74, 1863 (1999). [3] E.G. Barbagiovanni, D.J. Lockwood, P.J. Simpson, and L.V. Goncharova, J. Appl. Phys. 111, 034307 (2012). [4] J. Menéndez, A. Pinczuk, J. Bevk, and J.P. Mannaerts, J. Vac. Sci. Technol. B 6 1306 (1988). [5] B.V. Kamenev, L. Tsybeskov, J.-M. Baribeau, and D.J. Lockwood, Appl. Phys. Lett. 84 1293 (2004). [6] M. Cardona and P. Yu, Fundamentals of Semiconductors, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg (2005), p. 619. [7] M.I. Alonso and K. Winer, Phys. Rev. B 39, 10056 (1989). [8] P.M. Mooney, F.H. Dacol, J.C. Tsang, and J.O.Chu, Appl. Phys. Lett. 62, 2069 (1993). [9] S.A. Mala, L. Tsybeskov, D.J. Lockwood, X. Wu, and J.-M. Baribeau, J. Appl. Phys. 116, 014305 (2014). [10] F. Cerdeira, M.I. Alonso, D. Niles, M. Garriga, M. Cardona, E. Kasper, and H. Kibbel, Phys. Rev. B 40, 1361 (1989).

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)0,001
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations0
Publié2018
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