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Enregistrement W4248110443 · doi:10.1149/ma2014-02/31/1654

A New Method to Increase the Doping Efficiency of Proton Implantation in a High-Dose Regime

2014· article· en· W4248110443 sur OpenAlexaff
Moriz Jelinek, Johannes G. Laven, R. Job, Werner Schustereder, Hans‐Joachim Schulze, Mathias Rommel, L. Frey

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon and Solar Cell Technologies
Établissements canadiensInfineon Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrogenDopingMaterials scienceProtonAnnealing (glass)Radiation damageIrradiationRadiationGetterSiliconRange (aeronautics)HeliumAtomic physicsAnalytical Chemistry (journal)OptoelectronicsChemistryOpticsNuclear physicsPhysicsMetallurgyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proton-implantation doping offers a feasible method to modify the doping profile in semiconductor grade silicon in depths ranging up to several hundred micrometers at comparatively low thermal budgets. The hydrogen-related donors are radiation-induced defect complexes decorated by hydrogen. During the proton implantation, typically in the energy range of several 100 keV to several MeV and with fluences in the range between about 1013 cm-2 and 1015 cm-2, intrinsic radiation defects are induced. During a successive anneal in the temperature range between about 300—500 °C the implanted hydrogen diffuses from its projected range through the radiation damage profile and decorates the radiation-induced defects or defect complexes, thus activating, the hydrogen-related donors. Due to this basic mechanism, the profile shape of the hydrogen-related donor profiles is closely correlated to the initial damage profile of the radiation-induced lattice defects. The profiles, hence, exhibit an extended penetrated range with an approximately constant concentration followed by an expressed peak near the end-of-range of the protons. The achievable doping concentration of the hydrogen-related donors induced by the proton implantation and successive annealing is, however, typically limited to a few 1015 cm-3. Earlier studies, based mainly on co-implantations of helium and hydrogen, have led us to propose this to be due to an over-decoration effect of the hydrogen-related donors by excess hydrogen. Based on this assumption, we present a pre-conditioning method based on vacancy-related gettering sites in order to reduce the concentration of excess hydrogen. The procedure comprises a pre-implant with protons and an annealing step at elevated temperatures above the range typically used for proton-implantation doping and is thus fully applicable to a commercial manufacturing environment. During this pre-conditioning, thermally stable higher-order defect complexes are created that are for the most part electrically inactive. These defect complexes act as gettering centers and may in effect reduce the concentration of free hydrogen after a second implant. Experimental results based on spreading resistance measurements are presented in this report that clearly show the beneficial effect of the pre-conditioning and its ability to help overcome several limitations of proton-implantation doping of high-purity silicon. The figure illustrates the effect of the new pre-conditioning method on two magnetic Czochralski-grown silicon wafers. The dashed line represents the carrier concentration profile after a 3-MeV implantation with a proton dose of 4×1014 cm-2 and subsequent annealing at 490 °C for 5 h. The solid line depicts a profile resulting from the same main process steps where the wafer has been pre-conditioned before. It appears that the peak concentration could be increased by a factor of 3 to approximately 2×1015 cm-3. For consecutive studies it may also be of interest that the pre-conditioning results in a steadily increasing carrier concentration up to a depth of 80 µm from the surface.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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