Impact des conditions de passivation sur les propriétés électroniques des interfaces III-V et III-N
Bibliographic record
Abstract
Les semi-conducteurs III-V, dont les III-N, sont utilisés dans une vaste gamme de technologies électroniques et opto-électroniques. Les surfaces de ces matériaux tendent à présenter de fortes densités de défauts électroniquement actifs. Ces défauts réduisent les performances des dispositifs associés et introduisent des instabilités dans leur fonctionnement. La passivation concerne les procédés physico-chimiques visant à minimiser la densité des défauts de surface et de stabiliser les dispositifs, de les isoler électriquement et de les protéger de l’influence de l’environnement extérieur (humidité, oxygène, impuretés, etc.). L’aspect d’isolation/protection des dispositifs lors des traitements de passivation est souvent considéré comme l’objectif principal en insistant essentiellement sur la nature du diélectrique déposé qui est généralement du SiOx ou du SixNy. Peu de travaux considèrent l’effet des conditions de passivation (paramètres du plasma, pré-traitement chimique, etc.) sur la qualité des interfaces. Cette constatation est d’ailleurs aussi valide lorsque le but de la passivation est de répondre à des exigences élevées en termes de propriétés électroniques d’interface comme pour les transistors MOS. Dans cette thèse, nous allons démontrer que les conditions de passivation sont non seulement très importantes, mais qu’elles peuvent avoir un impact déterminant sur les performances des dispositifs III-V et III-N. Nous allons particulièrement apporter la première démonstration expérimentale d’une hypothèse émise par notre groupe de recherche sur l’effet drastique de la fréquence du signal RF durant la formation des interfaces Si3N4/GaAs dans un procédé PECVD. En mettant en place un procédé de passivation à fréquence mixte, on a ainsi démontré un procédé qui rassemble les avantages de la basse fréquence et de la haute fréquence en même temps. Les analyses physico-chimiques ont permis d’expliquer les mécanismes de formation de l’interface en relation avec la fréquence RF du plasma. Nous présentons également un nouveau concept de contacts passivants pour les cellules solaires multi-jonctions III-V/Ge. Nos travaux présentent la première implémentation de contacts frontaux non-ohmiques basés sur des interfaces MIS et Schottky pour ces dispositifs. Des performances similaires aux cellules à contacts ohmiques standards sont démontrées, même pour une opération sous haute intensité lumineuse. Toutefois, la technologie de contacts proposée évite l’utilisation de métaux précieux (or, palladium, ...) et se base entièrement sur une métallisation à faible coût en aluminium. Dans la famille III-N, nous démontrons aussi que les conditions plasma lors de la passivation du GaN par dépôt PECVD de SiOx sont très importantes pour définir les propriétés électroniques des interfaces. Ce procédé utilisé pour développer des grilles de transistors à haute mobilité GaN/AlGaN peut ainsi être optimisé et mieux adapté à l’application. En effet, nous démontrons qu’il est possible par exemple d’ajuster la tension de seuil des dispositifs MIS en fonction des paramètre de dépôt PECVD. Cette technologie de passivation pourrait alors être intéressante pour varier la tension de seuil des transistors GaN/AlGaN tout en maintenant une modulation adéquate du canal. Notamment, cela pourrait contribuer à atteindre la fermeture du canal en l’absence d’une tension sur la grille (transistors normally-off).
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".