TRON能量损失光谱被彻底考虑。研究表明,在底部电极中的氧气浓度较高(约14.2±0.1 at。%)与顶部电极相比(约11.4±0.5 at。%)。以下平均化学计量公式为锡0。52 o 0。20上衣和锡0。54 O 0。 26底部和底部电极的底部。 由于血浆中的氧杂质与SIO 2和HFO 2的扩散相比,血浆中的氧气量不足。 这种不对称性,以及在Si底物上生长的样品的结果表明,与从SIO 2底物和PEALD生长过程中从SIO 2底物和HFO 2介电介质的扩散相比,与血浆本身的氧杂质相比是一个较小的部分。 我们观察到HF氧化物层和Ti nitride Electrodes以及SIO 2界面之间的界面上的TIO 2存在。 EELS分析导致底部锡X O Y的带隙范围为2.2至2.5 eV,而顶部锡X O Y的带隙范围为1.7-2.2 eV,使用光吸收光谱与顶部Tin X电极(1.6±01 eV)上的结果公平吻合。 测量板电阻,电阻率和温度系数通过在20到100°C的顶部锡x o y电极上的四点探头的电阻系数对应于半导体的典型值。54 O 0。26底部和底部电极的底部。由于血浆中的氧杂质与SIO 2和HFO 2的扩散相比,血浆中的氧气量不足。这种不对称性,以及在Si底物上生长的样品的结果表明,与从SIO 2底物和PEALD生长过程中从SIO 2底物和HFO 2介电介质的扩散相比,与血浆本身的氧杂质相比是一个较小的部分。我们观察到HF氧化物层和Ti nitride Electrodes以及SIO 2界面之间的界面上的TIO 2存在。EELS分析导致底部锡X O Y的带隙范围为2.2至2.5 eV,而顶部锡X O Y的带隙范围为1.7-2.2 eV,使用光吸收光谱与顶部Tin X电极(1.6±01 eV)上的结果公平吻合。测量板电阻,电阻率和温度系数通过在20到100°C的顶部锡x o y电极上的四点探头的电阻系数对应于半导体的典型值。
摘要:我们提出了一种自下而上的成功方法,设计了一种通用的等离子体增强原子层沉积 (PEALD) 超循环配方,以在 150°C 的相对低温下生长具有可调成分的高质量铟镓锌氧化物 (IGZO) 薄膜。原位实时椭圆偏振表征与非原位互补技术相结合,已用于优化薄膜的沉积工艺和质量,方法是识别和解决生长挑战,例如氧化程度、成核延迟或元素组成。开发的超循环方法通过调整超循环过程中的子循环比,可以轻松控制目标成分。与其他产生非晶态薄膜的低温沉积技术相比,我们在 150°C 下的 PEALD-IGZO 工艺可产生近乎非晶态的纳米晶态薄膜。通过超循环 PEALD 方法在低温下制备 IGZO 薄膜可以控制厚度、成分和电性能,同时防止热诱导偏析。关键词:IGZO、PEALD、超循环、XPS 深度剖析、电流密度
将通过区域选择性气相渗透 (VPI) 将三甲基铝渗透到聚(2-乙烯基吡啶)中制备的 5 纳米氧化铝薄膜的生长化学和电性能与传统的等离子体增强原子层沉积 (PEALD) 工艺进行了比较。通过能量色散 X 射线光谱和硬 X 射线光电子能谱测量评估了化学性质,同时进行了电流 - 电压电介质击穿和电容 - 电压分析,首次提供了这些薄膜的电信息。评估了通过聚合物 VPI 形成电介质的成功和挑战、吡啶在这种角色中的兼容性以及独特快速的接枝聚合物刷方法在形成相干金属氧化物方面的能力。结果发现,在 200 到 250 ◦ C 之间的温度下制备的 VPI 氧化铝具有一致的击穿电场,性能最佳的器件的 к 值为 5.9。结果表明,VPI 方法可以生成具有与传统 PEALD 生长薄膜相当的介电性能的氧化铝薄膜。
沉积技术 基片厚度密度参考温度 (nm) (g/cm 3 ) (◦ C) 脉冲激光沉积 石英玻璃 120-140 4.88- 5.4 取决于房间 Kim 等人 [1] (PLD) 激光功率、O 2 分压、目标-基片距离 80mJ、10Pa、35mm 时为 4.88(低 VO ) 80mJ、5Pa、35mm 时为 5.39(高 VO ) 等离子增强原子 Si 和蓝宝石 37.8 5.154 80 Yang 等人 [2] 层沉积(PEALD) 2500 W 5.325 250 PEALD Si (100) 10 4.83 100 Li 等人[3] 100 W ≥ 5.5 ≥ 150 电子束蒸发 GaAs 和 Si 95.5 5.152 200-350 Passlack 等人 [4] 4.5-4.8 40 分子束外延 GaAs (001) 85.5 5.30 具有一定结晶性 420-450 Yu 等人 [5] (MBE) 射频磁控溅射 SiO 2 /Si 25 5.32 有 O 2 室溅射 Han 等人 [6] 4.84 无 O 2 (更快的蚀刻速率) 射频磁控溅射 Si 498.9 4.78 室 Liu 等人 [7]
报道的氢掺杂方法也需要高温工艺。11此外,氢掺杂可以显著增加a-IGZO TFT的导通电流,从而大大降低导通/导通电流比。15众所周知,TFT中的电子传输集中在半导体-电介质界面附近。16因此,在界面附近的有限区域内自发氢掺杂对于同步实现灵活、高性能的a-IGZO基TFT和光传感器是理想的选择,尤其是在低温下。此外,氧化铝(Al2O3)是一种高k材料,广泛用作氧化物半导体TFT中的电介质层。Al2O3电介质的制造方法包括原子层沉积(ALD)、17物理气相沉积(PVD)18和溶液工艺。 19通常,ALD需要150℃以上的高衬底温度才能获得高质量的Al 2 O 3 薄膜。Kessels等20报道了一种氧等离子体增强ALD(PEALD)技术,该技术可以在低温下沉积Al 2 O 3 薄膜,所得薄膜含有氢等杂质。在上述方法中,PEALD技术具有薄膜质量高、厚度控制精确、大面积均匀性好、工艺温度低等优点,非常适合于制作高性能柔性器件。本文研究了在不同温度下通过PEALD沉积Al 2 O 3 栅极电介质的a-IGZO TFT的感光特性。室温 (RT) 制备的 a-IGZO TFT 得益于原位界面氢掺杂效应,表现出较高的光电检测性能。通过采用基于 RT a-IGZO TFT 的可区分颜色光传感器阵列实现了彩色图案成像,并通过在聚合物基板上制备 TFT 展示了其灵活性。还展示了高温制备的 a-IGZO TFT 的光刺激突触行为。
沉积技术在TOPCON过程中起关键作用。最初通过使用LPCVD来沉积多晶硅的早期采用者最初在半导体行业的脚步中遵循。但是,这种方法遭受了前面多硅层的不希望沉积,称为环绕式,必须主动去除。这不仅会随着涉及的步骤增加而增加成本,而且导致产量下降。鉴于其具有创新的倾向,PV行业开始使用经过调整的水平载荷LPCVD配置,以使环绕型保持在限制范围内。我们还看到了其他几种同时开发的沉积技术。今天,几乎所有在PV中已知的沉积技术,包括PECVD,PVD和Peald,都有一个调整的版本,用于在TopCon中应用。这些工具旨在覆盖后表面工程的所有方面 - 应用氧化隧道的应用,多硅烷沉积和随后的掺杂。更重要的是,他们已经能够处理高达210毫米的较大晶片(G12)。
(Al 2 O 3)X(HFO 2)具有不同组合物的1-X膜通过血浆增强的原子层沉积(PEALD)沉积在硅底物上,并制造了金属氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物层沉积物(MOS)电容器。通过电气测量检查了不同诱导的Al含量对HFO 2介电特性的影响。结果表明,增加的含量增加了平坦的电压,降低了界面状态密度(D IT),并显着降低了给定电压下的泄漏电流。此外,室温I-V测量值表明Schottky发射(〜0.8-4.8 mV/cm),Poole-Frenkel(PF)发射(〜4.8-7.3 mV/cm)和Fowler-Nordheim(FN)(FN)隧道(〜7.3-8.3 mV/cm)是众多机制。在较高的温度(75–100°C)下,富含AL的样品(50-100%)的泄漏机制从FN隧道转移到高电场的PF发射(〜3.3-6.87 mV/cm)。使用X射线光电子光谱(XPS)和紫外线(UV)分光光度法表征膜的组成和能带对准,表明将Al引入HFO 2会增加带盖,从而增加了介电常数,可减少介电常数,并显着降低氧气空间。因此,进一步证明,具有适当含量的HFO 2膜可以有效地增强介电特性并调整介电层的材料参数。
邵燕杰博士摘要:微电子技术是过去 60 年来“数字”革命的支柱。近年来,随着人工智能和物联网的爆炸式增长,开发高性能、最大能效和最小占用空间的电子产品迫在眉睫。为实现这一目标,有两种方法颇具吸引力:(1)低压电子器件和(2)片上丰富的功能集成。在本次演讲中,我们将展示我们在这两个方面的最新研究成果。首先,我们通过利用断带异质结半导体系统(GaSb/InAs)中的量子力学隧穿来实现电源电压 ≤ 0.3 V。我们将展示在垂直纳米线隧穿晶体管配置中可以同时实现亚热电子开启、高驱动电流和最大占用空间可扩展性的组合。在 0.3 V 时,与最先进的 CMOS 技术相比,性能显著提升。其次,我们旨在利用非晶氧化物半导体开发多功能高密度后端 (BEOL) 电子和存储器平台。通过利用等离子体增强原子层沉积 (PEALD),我们合成了具有创纪录性能的增强型 BEOL 晶体管。此外,我们集成了铁电 (FE) 铪锆氧化物 (HZO) 作为非易失性存储器组件,制造了有源面积级 FE 晶体管,并研究了单域级 FE 开关行为。最后,我们将简要讨论氧化物基 FE 晶体管中 FE 疲劳的可能原因。简介:邵燕杰目前是麻省理工学院 (MIT) 微系统技术实验室 (MTL) 的博士后研究员。他于 2019 年获得中国科学技术大学 (USTC) 的学士学位,2021 年获得麻省理工学院的硕士学位,并获得博士学位。 2023 年获麻省理工学院博士学位。他的研究兴趣包括新兴半导体和电介质、纳米电子学和 AI 硬件。他是 2023 年英特尔杰出研究员奖的获得者。