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# Aluminum doping of epitaxial silicon carbide
这篇文章做 CVD 实验验证了各种情况下 Al 的掺杂情况,以及用 CFD 模拟估计了气态的分子组分。
考虑的晶型包括 4H 和 6H包括 Si 面和 C 面。考虑的因素包括C/Si 比、生长速率、压力、温度。
它的结论包括:
* 降低载气压力可以略微提高生长速度,并可以提高外延质量,但它对 Al 掺杂浓度的影响有时会增加有时会减小。
* 不同极性面上 Al 掺杂浓度不同Si 面的 Al 掺杂浓度更高,且对各种参数更敏感(这里的 Si 面定义可能与我们不同)。
* C/Si 比增加会提高 Al 掺杂浓度。
* 温度增加会降低 Al 掺杂浓度,或者保持不变。
* 非常高的 Al 掺杂浓度10^20会导致 Al 沉积物。
## Introduction
不同目的的 SiC 需要不同的外延结果。例如:
* 功率器件需要较厚50 μm且掺杂浓度较低的 drift layer因此可以使用较高的生长速率来制作。
* 微波器件需要较慢的生长速率,以使得不同层之间的掺杂浓度变化更锐利。
* 大多数器件需要一个高掺的 cap layer 以形成欧姆接触(按照 p 型来计算,至少需要 10^18 cm^-3
## Experimental procedure
载气使用钯扩散氢Palladium diffused hydrogen原理是使氢气透过钯膜再进入反应室目的是获得高纯度的氢气。
衬底使用 SiC 涂覆的石墨,使用商业上的 4H 和 6H SiC 衬底,有斜切。
使用 SIMS 测掺杂浓度。最低可以测出 10^14 的浓度。
## Aluminum incorporation model
它们认为 Al 原子在 Si 面会形成 3 个 Al-C 键,但在 C 面只会有一个,并据此估计 Al 在 Si 面吸附能低,
但我认为它们可能理解错了 Si 面与 C 面的模型。
## Thermodynamic calculations
使用 CFD-ACE+ 模拟了反应。因为前驱体的浓度非常小,所以一般可以认为是理想气体。
考虑了两组反应,一组反应中允许固体生成,另一组中不允许。
使用的反应条件(气压等)与我们的相差很大。
作者说各个组分的分压满足 Arrhenius 公式,但是我没有看到为什么满足。
作者认为C2H2 是主要提供 C 的气体分子。
因为尽管 CH4 的浓度也很大,但它太稳定,不容易分解。
## Results
### TMA flow rate dependence
TMA 输入速率增加Al 掺杂浓度增加。Si 面掺杂浓度是 C 面的 10 倍。
### Growth rate dependence
同时增加 Si 和 C 的供应,掺杂浓度增加,直到达到某个速率后饱和。
Si 面的情况被解释为:表面的 C 增加,供 Al 吸附的位置增加,导致 Al 掺杂浓度增加。
他们还认为Al 的表面扩散与 Si 和 C 互相不影响。
在较低的生长速率下Al 在表面富集了很多,只是在较高的生长速率下才能扩散到台阶附近。
### C/Si ratio dependence
C 面不受到影响。保持生长速率不变的情况下C/Si 比增加1.5-5.0Si 面的掺杂浓度增加。
### Pressure dependence
一般来说载气压力减小1000-50 mbar、其它气体压力不变掺杂均匀性在低压下会更好且会长得快一些3.6-5.6 μm/h
在 3.6 μm/h 的生长速率下随着载气压力降低Al 掺杂浓度先增加后减小,在 300 mbar 时达到最大值。
这可以从两方面来解释:一个是 Al 的分压减小(为什么?),使得 Al 掺杂减小;一个是 C/Si 比变化,使得 Al 掺杂增加。
气压继续减小时Al 掺杂略微减小,因为含 Si 分子的脱附增加。
在 5.6 μm/h 的生长速率下Al 掺杂随着载气压力的减小而减小。
作者认为在这种情况下Al 的扩散速率受到从气态到表面的吸附速率的限制。
### Temperature dependence
C面时几乎不受到影响Si面时Al 掺杂浓度随着温度的升高而降低1500-1550°C然后几乎不变1550-1600°C
### Discussion
非常高的 Al 掺杂 (10^20 cm^-3) 可能会导致 Al 沉积物。

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# Analysis of surface diffusion of carbon- and nitrogen-containing molecules during homoepitaxial growth of 4H-SiC (0001) under silicon-rich conditions
研究的是外延或者PVT过程中台阶面上C 和 N 的扩散行为(主要是扩散长度,也就是在脱附之前,大概能扩散多远)。
1 Torr \approx 133.32 Pa
在他之前,很多人使用 BCFBurtonCabreraFrank理论来研究了 SiC 的台阶introduction 里有很多文献。

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# Doping induced lattice misfit in 4HSiC homoepitaxy
这篇论文主要讨论的是重 n 掺杂的衬底与其它掺杂浓度(既包括 n 掺杂也包括 p 掺杂)的外延层的晶格失配。
通过测量外延后衬底的弯曲程度来估计晶格失配,对于一部分样品还额外使用了 HRXRD 来测量晶格失配。
还讨论了一些模型来估计外延层的临界厚度,但作者认为这些模型不能用于解释 4H-SiC 的情况,因为 4H-SiC 中非常容易形成层错
(正文倒数第二段有一些引用文献)。
HRXRD 就是 High resolution X-ray diffraction。
## Introduction
作者认为,对于 4H-SiC晶格失配产生的位错的 burgers 矢量会沿着 $[11\overline{2}0]$ 方向。
同时,它的线矢也应该在面内,所以它就是 BPD。
我觉得这个说法未必有道理,但也未必没有道理。
单纯考虑原子结构,的确有可能因为这个原因产生 BPD但实验中是否确实会因此产生很难确定。
一些实验测定了与本文相似的一些情况,本文主要是补足和系统化它们的研究。
## Experimental
### Description of samples
尽量使用了比较薄的衬底,因为这样弯曲会更明显。
衬底的 n 浓度为 1.1 到 1.7e10^19 cm^-3。
衬底是从同一个晶锭上切下来的,可以认为它们的缺陷密度差不多。
生长温度 1650 摄氏度,速度 13 μm/h。
使用 FTIR傅里叶变换红外光谱测量外延层的厚度。
生长了三个系列:一个是保持 n 掺杂 10^15改变外延层的厚度12.52550 μm
一个是保持外延层厚度 10 μm改变 n 掺杂浓度10^15 到 2e10^19
一个是保持外延层厚度 12.5 μm改变 p 掺杂浓度2e10^19 到 1.5e10^20
### Wafer geometry measurements and Stoneys model
根据一些测量数据,计算外延前和外延后的弯曲程度,相减得到外延层导致的弯曲程度。
之后,使用 Stoney 模型,来根据这个弯曲程度,估计晶格失配。
### Analysis of reciprocal space maps
这个方法似乎是用来直接测量晶格尺寸的,但具体是如何做到的,我没有看懂。
### Synchrotron X-ray topography and defect selective etching
似乎是使用一些实验方法来测试缺陷密度的。
## Results
### Dislocation densities of substrates and epilayers
我们的外延片的缺陷密度和衬底差不多,都是 10^4 cm^-2 的量级。我们认为从衬底到外延片,缺陷既没有产生也没有湮灭。
### Determination of wafer curvature
N 掺杂造成的弯曲很小,在 10 微米的外延层的情况下,所有的掺杂浓度中,均只有大约 0.02 m^-1 的弯曲。
如果外延层厚度改变,则弯曲程度大致也线性改变。
TODO: 对于后者,拟合的直线似乎截距不是零。退火可以导致掺杂原子重新分布,进而导致弯曲程度变化?
而对于 Al随着掺杂浓度增加弯曲程度迅速增加最大可以超过 0.2 m^-1。
所有这些弯曲都是凸起的。
### Determination of lattice constants by HRXRD
除了用实验直接测试了样品的晶格常数,还计算了如果弛豫之后,晶格常数应该是多少。
可以看到横向的晶格常数a对于不同的 Al 掺杂浓度变化不大只有很少的增加但纵向的晶格常数c却有很大的增加
导致它与衬底的晶格常数差距变大。
## Discussion
### Lattice misfit between substrate and epilayer
这里提到了一个 Jacobson 提到的公式,用于估计替换杂质导致的晶格常数的变化比率(按照各项同性来估计)。
它除了浓度,还考虑了体模量和剪切模量。
### Critical epilayer thickness
#### Models for critical epilayer thickness
有两个用来估计产生的缺陷的密度,一个叫 MB-model一个叫 PB-model。
前者假定衬底中的缺陷都会传递到外延层,当外延层厚度超过一定值时,晶格失配会导致刃位错在外延层与衬底附近产生额外的位错,
导致位错增加。
后者假定衬底中没有缺陷,缺陷是在外延过程中在生长界面中产生(如果产生缺陷的能量比不产生的低的话),
并滑移到外延层与衬底的界面附近的。
临界厚度就是缺陷开始增加的厚度。
#### Distinction between pseudomorphic and relaxed epilayers
文中提到,从衬底到外延层没有缺陷的增加,被称为 pseudomorphic growth即外延层受到的应力完全转化为应变而没有产生缺陷。
#### Comparison of experiment and models
MB 模型预测的临界厚度比较薄(因为在缺陷附近再产生缺陷比较容易),而 PB 模型预测的临界厚度比较厚。
我们的厚度都比 MB 模型预测的临界厚度要厚,但比 PB 模型预测的要薄。
我们的实验结果都没有产生位错。但仔细考量后,我们认为 MB 和 PB 模型都不能用于解释 4H-SiC 的情况。

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# Gas-Phase Modeling of Chlorine-Based Chemical Vapor Deposition of Silicon Carbide
这篇文章计算了 SiC CVD 过程中气相的组成(带 Cl。算是开创计算方法的一个文章。
在计算时考虑的因素有前驱体的类型温度Cl/Si 比,前驱体的聚集度(这是什么?)。
这篇文章也不是讲方法的,而是用商业软件(叫做 CFD-ACE+)来计算的。卒。

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# Sticking coefficient and Si C ratio of silicon carbide growth species on reconstructed 4H SiC 0001 surface by ab initio calculations
这篇文章考虑了 PVT 过程中 SiC 的各种表面重构,并对最稳定的结构计算了表面的 Si/C 比以及各种组分的吸附系数(贡献比率)。
## Introduction
PVT 过程中典型的温度是 2200 摄氏度,典型的压强为 5x10^-6 Torr (6.65x10^-4 Pa)。
这里列举了几个 CVD 里会出现的缺陷和对应的条件:
* Si/C 比很低时,三角形缺陷等表面形貌缺陷会比较容易出现,一般认为它是由于 Si 空位而产生的。
* Si/C 比很高时,台阶会聚集成较大的台阶,同时出现 C 空位和 Si 液滴droplets
PVT 时,原料与生长面的距离对生长结果有比较大的影响。
一般来说,距离足够远时,生长较慢,有足够的扩散时间,生长的质量较高。距离较近时生长质量不好。
在 PVT 中,籽晶需要经过抛光和化学腐蚀以去除表面的氧化层,然后通过退火使得表面重构到较稳定的状态,
然后使用氢气等饱和表面的悬挂键。
有不同的实验研究了 SiC 的表面重构。但这些实验使用的标记我看不懂。
## Theoretical methods
S1上表面、S2上表面可以被标记为 h-terminate、k-terminate对应关系还没有确定这是 Jagodzinski 标记。
其中 ABCB 中B 是 h 层,截断它的为 h-terminateA 和 C 是 k 层,截断它的为 k-terminate。
对应到我们的模型中S1 上表面为 hS2 上表面为 k。
一些模型同时计算了自旋极化和非极化的情况,它们的能量略有差别。
定义了 sticking coefficient定义为分子每次碰撞到表面上后被吸附的概率。
有两种方法来估计:一种是使用 Reuter 和 Scheffler 提出的理论,一种是使用 MD 模拟。
本文中使用前者,并且稍作修改。
作者说吸附过程没有势垒,这与我计算结果一致。
作者在估计吸附概率时,考虑了温度。但这个温度影响的效应,仅限制于在不同位置上的相对吸附概率。
如果直接假定在所有可行的吸附位点上概率都相同(吸附能量都相同的话),它实际上是没有考虑吸附概率随着温度的变化,
也就是和我之前的方法是一样的。
所以,实际上应该同时考虑一个脱附概率。
## Results and discussion
### Models and their stability
图 2f-h 的模型作者称为 Buckled model with (2x1) top surface periodicity
这与我在模拟中发现的高低不平在一定程度上是一致的。
作者提到,这个模型与理想模型在能量上不稳定(不一定谁高谁低),因此之后不再考虑这个模型。
除了这个模型和理想模型以外,作者还考虑了一个 π-bonded chain mode简称 π-BC。
π-BC 带自旋极化的结果不考虑,因为它会回到不带自旋极化的结果。
π-BC 的结果都比理想模型能量要低,但它的模型太小了,我不确定它的计算结果是否正确。
之后只考虑 π-BC 的结果。
### Adsorption of SiC growth species on the (2x1) 4HSiC(0001)C π-bonded chain (π-BC) Surface
考虑了各种分子吸附到表面上的情况,包括 Si4C2有两种构型SiC2Si2C2。
这些被认为是 PVT 中主要的分子。
第五页右侧第二段作者讨论了各种位置的情况,但是我没有看明白到底哪个位置是指代哪里。
#### SiC(g) Species adsorption
SiC 在气态中占比不高,但它到表面上的吸附系数很高,因此也被考虑。
SiC 分子有两头可能会吸附到表面上,也就是有两个吸附位置。
π-BC 表面上有九个吸附位点。
还考虑了吸附时分子可能在不同的角度。
结论表明,其中一种情况(称为 T7C_R能量最低。
#### SiC2(g) Species adsorption
#### Si2C2(g)(I1) Species adsorption
#### Si4C2(g)(I1) Species adsorption
Si4C2(g)(I1) 和 Si4C2(g)(I2) 被认为是 PVT 中最多的分子。
#### Si4C2(g)(I2) Species adsorption
#### Sticking coefficient
作者认为,首先,这些分子吸附到表面上后,不会保持 Si、C 原子数不相等的情况,而是会互相组合成一比一的 SiC 固体。
使用等价位点的个数除以总位点的个数,作为吸附的概率。
作者认为他提出了一个通用的计算吸附概率的方法。
#### Si/C ratio
研究了在特定温度下,生长面附近的 Si/C 比如何变化。

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# Surface Kinetic Mechanisms of Epitaxial Chemical Vapour Deposition of 4H Silicon Carbide Growth by Methyltrichlorosilane-H2 Gaseous System
这篇讲的是,使用 CH3-Si-Cl3 作为唯一源气时4H-SiC CVD 时的表面动力学。
提到:卤素的加入可以加速沉积,选用 Cl 是因为便宜又纯度高。
TODO: 提到了很多研究 H-Si-C-Cl 体系的文章,可以顺着看一看。
TODO: 提到了 tail gas test用来确认对气体中成分的猜测是否正确。
这个文章用 COMSOL 模拟了在 CVD 的不同空间位置(例如,衬底中心附近,衬底边缘)温度的分布,
然后根据温度计算分子组成。
计算分子组成的方法引用的别的文章,似乎本质上还是化学平衡常数的方法,用到的实验数据和参数也是从别的文章里拿的。
使用的温度也与我们完全不同。
文中声称,达到化学平衡的时间比气体流过的时间长得多,因此总是假定没有达到化学平衡。
文中还计算了,吸附到不同位点上时的 sticking coefficient。这是怎么来的

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# Ab Initio Calculations of the Equilibrium Constants of the Gas-Phase Reactions

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# Ab Initio Kinetics of Gas Phase Decomposition Reactions

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# Ab initio equilibrium constants for H2O-H2O and H2O-CO2
TODO: 这篇读一读,照着做一做

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