和10 4 cm 2 V 1 S 1在室内和液形温度4处,以及通过静电门控,7和异常的光致发光对电子的一维量化,主要是从基础平面上极化。6可以将它们合并到PTMC/PTMC/PTMC/TMD分层材料异构结构(LMHS),具有II型带对齐方式,允许在互惠空间中直接进行光学过渡,8,并且可以在繁华的发射能量中选择更大的发射能量,从而在繁华的范围内进行了繁华的范围,从而在繁华的范围内进行了广泛的范围。gase和Inse晶体是各向异性LMS,包括由范德华力堆叠在一起的共价粘结层。每一层由四个原子平面(SE - GA - GA - SE或SE - IN - IN - in - in - SE)组成,在六边形原子晶格中排列,图。1a和b。在批量生产中,这些层可以堆叠在不同的订单中:属于D 4 6 H空间组的六角形B-结构,属于D 1 3 h空间组或rhombohedral G结构属于D S 3 V空间组的Hexagonal 3结构。9然而,最常见的多型型为3阶,一个含有8个原子和两个层厚的单元池,厚,5和g -inse,一个单位细胞延伸超过3层,包含12个原子。6
•精确的反应控制以最大程度地减少废物和试剂的用法:该公司旨在最大程度地减少废物产生和过度使用试剂。拉曼光谱学提供对反应进度的准确和直接见解的能力,使他们能够更好地控制反应,从而减少废物和试剂消耗。
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-5nhdj-v2 ORCID:https://orcid.org/0000-0002-8739-2777 内容未经 ChemRxiv 同行评审。许可证:CC BY-NC 4.0
摘要。在这项工作中,通过拉曼光谱法研究了质子照射和铂杂质对硅样品晶体结构的影响。已经确定,具有铂的Si的单晶掺杂会导致小变化和拉曼光谱中新振动的出现。在521 cm – 1处主硅峰的强度降低了1.6倍,而其FWHM实际上没有变化,约为4.0 cm – 1。这种峰强度的降低可能是由于PT扩散而导致硅晶格结构中键的键和破坏。表明,在Si 光谱中60–280 cm1范围内的新振动的出现与元素PT的存在和PTSI的形成有关。已经发现,具有600 keV质子的Si 样品的照射会导致拉曼光谱发生变化,而PT和/或PTSI的峰消失了。
使用在线拉曼光谱法开发了通过 - 硅vias(TSV)阵列内的应力演化的全面图片。一组具有不同TSV几何形状和金属种子衬里厚度的晶圆暴露于各种退火条件。监测VIA之间的Si-Si声子模式移动,通过几何形状和加工条件对Si底物中应力的影响是无损的。紧密靠近TSV的压缩应力。然而,对于带有小TSV音高的阵列,底物在VIA之间的空间中并没有完全放松,而是在阵列内积聚拉伸应力。这种病间应力随着TSV螺距的降低而增加,积聚向阵列的中心,并在很大程度上取决于退火条件。阵列中的高分辨率拉曼图显示了TSV阵列中应力分布的全部图片。通过使用不同的激发波长,探测了Si晶片中应力的变化。这些发现证明了对过程依赖性压力信息的在线访问的价值。此知识有助于定义设计基本规则,以获得最高设备性能或最大化晶体上可用区域的逻辑设备。
随着拉曼光谱的发展及其应用域的扩展,用于光谱数据分析的常规方法已经表现出许多局限性。探索新的方法以促进拉曼光谱和分析已成为研究重点的一个领域。已经证明,机器学习技术可以从光谱数据中更有效地提取有价值的信息,从而为分析科学创造前所未有的机会。本文概述了用于机器学习(ML)和ML-Algorithms的传统且最近开发的统计方法,用于基于拉曼光谱的分类和识别应用。这些方法包括主要成分分析,k-nearest邻居,随机森林和支持向量机,以及基于神经网络的深度学习算法,例如人工神经网络,卷积神经网络等。大部分审查致力于从多个领域的Raman光谱中的机器学习进展,包括材料科学,生物医学应用,食品科学等,这达到了令人印象深刻的分析准确性。在许多这些应用领域中,拉曼光谱和机器学习的结合是实现高通量和快速识别的前所未有的机会。还讨论了当前研究的局限性,并提供了对未来研究的观点。
众所周知,几乎所有半导体器件的制造工艺路线都伴随着各种低温和高温处理循环,这不可避免地会导致各种缺陷的形成,并对硅缺陷结构的发展和为改变半导体材料性能而引入的杂质形成的深中心(DC)的形成产生重大影响(Abdurakhmanov等人,2019年;Utamuradova等人,2006年;Utamuradova等人,2023年)。在生产各种结构和器件的半导体晶片的技术加工过程中,缺陷之间会发生各种相互作用,这些相互作用主要由晶格中具有最大迁移率的点缺陷决定(Normuradov等人,2022年;Turgunov等人,2020年)。晶体中的点缺陷是各种掺杂不受控制的技术杂质,它们既存在于间隙位置,也存在于替代位置,以及结构晶格缺陷 - 弗伦克尔对、空位和间隙原子。结构
拉曼光谱。拉曼光谱中 G 和 D 带的位置和强度可让材料科学家在收集 XPS 数据的同时了解 SWCNT 的直径、碳层数和纯度,从而确保科学家能够通过这两种技术测量相同化学状态的同一样品。