Plasma induced damage on AlGaN/GaN heterostructure during gate opening for power devices
Notice bibliographique
Résumé
During the fabrication of metal oxide semiconductor high electron mobility transistor based on AlGaN/GaN heterostructure, gate patterning is recognized as the most critical step that can lead to electrical degradation of the transistor. In this work, we performed the SiN cap layer plasma etching processes by two fluorine-based plasma processes (SF6/Ar and CHF3/CF4/Ar) with low (≈15 eV) and high (≈260 eV) ion energies. Moreover, we investigate the postetching treatment using a KOH solution in order to restore the quality of the AlGaN barrier surface after etching. The objective of this article is to evaluate the AlGaN barrier surface damage after the listed plasma etching processes and postetching strategies by using quasi-in situ angle-resolved x-ray photoelectron spectroscopy, transmission electron microscopy, and atomic force microscope. Accordingly, it is found that both high ion energy plasma processes lead to a significant stoichiometric change and modification of the AlGaN barrier layer into a 1.5 nm F-rich AlGaNFx subsurface reactive layer. The decrease in ionic energy leads to a decrease in the SiN etch rate and a significant improvement in the SiN/AlGaN etch selectivity (which becomes infinite) for both plasma chemistries. Moreover, the decrease in ion energy decreases the depth of the modification (about 0.5 nm) and reduces the stochiometric change of the AlGaN barrier layer. However, both low and high ion energy SF6/Ar plasma lead to 0.8 eV Fermi level shift toward the valence band. Furthermore, the KOH postetching treatment demonstrates complete and effective removal of the AlGaNFx subsurface reactive layer and restoration of the surface properties of the AlGaN layer. However, this removal leads to AlGaN recesses that are correlated to the thickness of the reactive layer formed during the etching.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».