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Enregistrement W4389237336 · doi:10.3390/coatings13122030

High-Rate Epitaxial Growth of Silicon Using Electron Beam Evaporation at High Temperatures

2023· article· en· W4389237336 sur OpenAlexfundno aff
Marit Stange, Tor Olav Sunde, Runar Dahl-Hansen, Kalpna Rajput, Joachim Seland Graff, Branson D. Belle, A. Ulyashin

Notice bibliographique

RevueCoatings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThin-Film Transistor Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Gender and HealthNorges ForskningsrådUniversitetet i Oslo
Mots-clésMaterials scienceWaferIngotRaman spectroscopySiliconEvaporationElectron beam physical vapor depositionAnalytical Chemistry (journal)Electron backscatter diffractionCrystallinityMicrostructureChemical vapor depositionOptoelectronicsComposite materialOpticsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes the high-rate (~1.5 μm/min) growth of Si films on Si supporting substrates with (100) crystallographic orientation at 600 °C, 800 °C, and 1000 °C in a vacuum environment of ~1 × 10−5 mbar using electron beam (e-beam) evaporation. The microstructure, crystallinity, and conductivity of such films were investigated. It was established that fully crystalline (Raman spectroscopy, EBSD) and stress-free epi-Si layers with a thickness of approximately 50 µm can be fabricated at 1000 °C, while at 600 °C and 800 °C, some poly-Si inclusions were observed using Raman spectroscopy. Hall effect measurements showed that epi-Si layers deposited at 1000 °C had resistivity, carrier concentration, and mobility comparable to those obtained for c-Si wafers fabricated through ingot growth and wafering using the same solar grade Si feedstock used for the e-beam depositions. The dislocation densities were determined to be ∼2 × 107 cm−2 and ∼5 × 106 cm−2 at 800 and 1000 °C, respectively, using Secco etch. The results highlight the potential of e-beam evaporation as a promising and cost-effective alternative to conventional CVD for the growth of epi-Si layers and, potentially, epi-Si wafers. Some of the remaining technical challenges of this deposition technology are briefly indicated and discussed.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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