Theoretische Berechnung und experimenteller Nachweis zur Versetzungsreduktion in Germanium-Epitaxieschichten mit semizylindrischen Hohlräumen auf Silizium
July 17th, 2020
Theoretische Berechnungen und experimentelle Nachweise werden für eine Verringerung der Dichte der Gewindeversetzungen (TD) in Germanium-Epitaxieschichten mit semizylindrischen Hohlräumen auf Silizium vorgeschlagen. Es werden Berechnungen vorgestellt, die auf der Wechselwirkung von TDs und Oberfläche über Bildkraft, TD-Messungen und transmissionselektronenmikroskopische Beobachtungen von TDs basieren.
Low-Threading-Versetzungsgermanium ist sehr wichtig, um Hochleistungs-Silizium-Photonik-Chips zu realisieren. Hohlräume an der Germanium-Silikon-Grenzfläche wirken als Versetzungssenken, um die Versetzungsdichte des Gewindes zu reduzieren. Das Verfahren wird von Mohammed Faiz, einem Masterstudenten aus meinem Labor, vorgeführt.
Definieren Sie zunächst Germanium-Wachstumsbereiche, indem Sie eine Designdatei mit Linien- und Raummustern und quadratischen Silizium-Fensterbereichen mit kommerzieller Software erstellen. Bereiten Sie dann eine selektive epitaktische Wachstumsmaske vor, indem Sie die Fensterbreite und die Maskenbreite bestimmen, während Sie Rechtecke zeichnen, indem Sie mit der Software auf Datei öffnen, dann auf Struktur und Rechteck- oder Polylinienoption klicken. Um bordotierte p-Silizium-Substrate mit einem spezifischen Widerstand von einem bis 100 Ohm Zentimeter herzustellen, öffnen Sie den Deckel des Rohrofens und laden Sie die Siliziumsubstrate mit einem Glasstab in den Ofen.
Beginnen Sie, trockenes Stickstoffgas in den Ofen zu blasen, indem Sie das Gasventil öffnen. Stellen Sie dann den Gasdurchfluss auf 0,5 Liter pro Minute ein, indem Sie das Ventil steuern. Stellen Sie die Glühtemperatur ein, indem Sie das Programm ändern.
Wenn die Temperatur 900 Grad Celsius erreicht, schließen Sie das trockene Stickstoffventil. Öffnen Sie das Trockensauerstoffventil und halten Sie es zwei Stunden lang. Beschichten Sie die oxidierten Silikonsubstrate mit einem Tensid mit einem Schleuderbeschichter und backen Sie sie anschließend 90 Sekunden lang bei 110 Grad Celsius auf einer heißen Platte.
Nach der Tensidbeschichtung beschichten Sie die Silikonsubstrate mit einem Fotolack unter Verwendung eines Spin-Coaters, wie zuvor gezeigt. Und dann bei 180 Grad Celsius fünf Minuten auf einer heißen Platte backen. Nach der Vorbereitung eines Fotolackentwicklers und einer Spülung für den Entwickler in einer Entwurfskammer tauchen Sie die freiliegenden Silikonsubstrate für 60 Sekunden bei Raumtemperatur in den Entwickler.
Anschließend legen Sie die entwickelten Silikonsubstrate auf eine heiße Platte, um sie bei 110 Grad Celsius 90 Sekunden lang zu backen. Tauchen Sie anschließend die Silikonsubstrate eine Minute lang in eine gepufferte Flusssäure, um einen Teil der Siliziumdioxidschichten zu entfernen, die infolge der Elektronenstrahlexposition und -entwicklung der Luft ausgesetzt sind. Um den Fotolack von den Silikonsubstraten zu entfernen, tauchen Sie ihn 15 Minuten lang in einen organischen Fotolackentferner und dann vier Minuten lang in 0,5 % verdünnte Flusssäure, um das dünne native Oxid in den Fensterbereichen zu entfernen, aber die Silikondioxidmasken zu erhalten.
Für epitaktisches Germaniumwachstum laden Sie das Silikon mit selektiven epitaktischen Wachstumsmasken in eine Schleusenkammer. Stellen Sie die Wachstumstemperatur des Puffers auf der Registerkarte Rezept ein, die auf dem Operationscomputer angezeigt wird. Nachdem Sie die Dauer für das Hauptwachstum von Germanium bestimmt haben, so dass die Germaniumschichten des selektiven epitaktischen Wachstums mit den benachbarten verschmelzen, klicken Sie im Hauptfenster auf Start und das Silikonsubstrat wird automatisch in die Wachstumskammer übertragen.
Da das Silikonsubstrat automatisch von der Wachstumskammer in die Schleusenkammer übertragen wird, entlüften Sie die Schleusenkammer und entladen Sie das Silikonsubstrat manuell. Für Messungen der Ätzgrubendichte lösen Sie 32 Milligramm Jod in 67 Millilitern Essigsäure mit einer Ultraschallreinigungsmaschine. Mischen Sie die in Jod gelöste Essigsäure mit 20 Millilitern Salpetersäure und 10 Millilitern Flusssäure.
Tauchen Sie die mit Germanium gewachsenen Silikonsubstrate fünf bis sieben Sekunden lang in die Säurecocktaillösung, um geätzte Vertiefungen zu bilden. Beobachten Sie die geätzten Germaniumoberflächen mit einem Lichtmikroskop, um sicherzustellen, dass die geätzten Vertiefungen erfolgreich gebildet werden. Um die geätzten Vertiefungen zu zählen, legen Sie die geätzte Germaniumprobe auf einen AFM-Tisch und nähern Sie sich dann der Sonde, indem Sie auf Auto Approach klicken.
Bestimmen Sie den Beobachtungsbereich mit einem optischen Mikroskop, das in ein AFM integriert ist, und scannen Sie fünf verschiedene Bereiche von 10 x 10 Mikrometern. Es wurde die Gewindeversetzungsdichten in Koaleszenzgermanium berechnet, das aus 113 facettierten und rundenförmigen selektiven epitaktischen Wachstumsgermaniums stammt, was zeigt, dass die Erzeugung von Gewindeversetzungsversetzungen nur an Grenzflächen auftritt und die Versetzungsdichten mit dem Öffnungsverhältnis reduziert werden sollten. Es wurden REM-Bilder und Verteilungskarten von koaleszierten oder nicht koaleszierten Germaniumschichten erhalten, die zeigen, dass die Koaleszenz stattfand, wenn die Fensterbreite kleiner als ein Mikrometer war.
Die Versetzungsdichte der Einfädelung für das koaleszierte und deckende Germanium wurde mit dem AFM untersucht, was zeigt, dass die Dicke der Germaniumschichten für solche, die bei 700 Grad Celsius gewachsen sind, reduziert wurde. Die Wechselwirkung der Gewindeversetzung mit der Oberfläche wurde durch STEM- und TEM-Bilder von koaleszierten Germaniumschichten überwacht, die zeigen, dass die Dehnungsakkumulation an der Oberseite der halbzylindrischen Hohlräume und die Dehnungsrelaxation an der unterirdischen Schicht der Hohlräume auftritt, um ihre Energie während oder nach dem Wachstum zu minimieren. Die TEM-Bilder einer koaleszierten und einer blanketen Germaniumschicht zeigen, dass die Länge der Defektlinien in koalesziertem Germanium länger ist als in einer Blanket.
TEM-Bilder eines kleinen Bereichs mit hoher Gewindeversetzungsdichte wurden für Neigungsversetzungen erhalten, was darauf hindeutet, dass die Schraubenversetzung verschwand, wenn der Beugungsvektor G geändert wurde. Die gemischte Versetzung verschwand zwar nicht, aber unabhängig davon, welcher Beugungsvektor G gewählt wurde. Das wichtigste Protokoll in diesem Verfahren ist die Substratstrukturierung durch Lithographie, gefolgt von einem Germanium-Epitaxie-Wachstum.
Und leider können wir aufgrund des Maschinenunterschieds das Protokoll nicht direkt anzeigen. Anstatt einen Elektronenstrahlschreiber zu verwenden, ist der i-Linien-Schritt auch eine der Maschinen, die die Strukturierung durchführen und auf Germaniumepitaxie auf verschiedenen Arten von zweitem Substrat aufbringen können.
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Überblick
Diese Studie präsentiert eine Methode zur Reduzierung der Gefügeversetzungsdichte in Germanium-Epitaxieschicht auf Silizium mittels halbzylindrischer Hohlräume. Der Ansatz kombiniert theoretische Berechnungen mit experimenteller Verifizierung, um die Qualität von Germanium für Photonik-Anwendungen auf Silizium zu verbessern.
Wichtige Studienkomponenten
Wissenschaftsbereich
- Materialwissenschaft
- Halbleiterphysik
- Photonische Geräte
Hintergrund
- Gefügeversetzungen können die Leistung von Halbleitermaterialien erheblich beeinflussen.
- Germanium ist entscheidend für leistungsstarke Silizium-Photonik-Chips.
- Hohlräume an der Germanium-Silizium-Grenzfläche dienen als Versetzungssenken.
- Die Reduzierung der Versetzungsdichte ist wesentlich für die Verbesserung der Materialqualität.
Zweck der Studie
- Demonstration einer Methode zur Reduzierung der Gefügeversetzungsdichte in Germaniumschichten.
- Validierung theoretischer Berechnungen mit experimentellen Ergebnissen.
- Verbesserung der Leistung von photonischen Silizium-Geräten.
Verwendete Methoden
- Theoretische Berechnungen basierend auf der Wechselwirkung von Gefügeversetzungen und Oberflächen über Bildkraft.
- Messung der Gefügeversetzungsdichte.
- Transmissionselektronenmikroskopische Beobachtungen von Gefügeversetzungen.
- Herstellung von selektiven epitaktischen Wachstumsmasken und borondotierten p-Silizium-Substraten.
Hauptergebnisse
- Erfolgreiche Reduzierung der Gefügeversetzungsdichte in Germaniumschichten.
- Validierung der theoretischen Modelle durch experimentelle Beobachtungen.
- Demonstration der Wirksamkeit von Hohlräumen als Versetzungssenken.
- Verbesserte Qualität von Germanium für photonische Anwendungen.
Schlussfolgerungen
- Die vorgeschlagene Methode reduziert effektiv die Gefügeversetzungsdichte.
- Die Ergebnisse unterstützen die Verwendung von Hohlräumen zur Verbesserung der Qualität von Halbleitermaterialien.
- Diese Forschung trägt zu Fortschritten in der Silizium-Photonik-Technologie bei.
Häufig gestellte Fragen
Executive Industry Relevance
Reducing threading dislocation density (TDD) in germanium epitaxial layers on silicon is critical for advancing monolithic integration in photonic device manufacturing. This work demonstrates a validated approach for TDD reduction using semicylindrical voids, directly impacting material quality and device reliability at the discovery-to-development interface. The method supports predictive confidence in substrate engineering, enabling risk-adjusted progression of photonic and semiconductor portfolios.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables quantitative interrogation of defect reduction mechanisms in engineered substrates.
- Supports mechanistic de-risking by clarifying the role of voids as dislocation sinks.
- Facilitates functional validation of substrate modifications for downstream device integration.
Screening & Assay Development
- Provides standardized protocols for measuring TDD via etch pit density and TEM imaging.
- Enables reproducible assessment of substrate quality for high-throughput screening of growth conditions.
- Supports platform scalability by defining mask and growth parameters for consistent results.
Translational & Preclinical Research
- Aligns substrate engineering with translational requirements for photonic device fabrication.
- Ensures continuity from theoretical modeling to experimental verification, reducing late-stage risk.
- Improves predictive value for material performance in preclinical device prototypes.
Pipeline & Workflow Integration
This method integrates at the substrate engineering and early device development stages, bridging theoretical modeling with experimental validation for photonic and semiconductor workflows.
- Discovery Biology: Quantifies the impact of void-induced dislocation bending and termination on substrate quality.
- Screening: Standardizes TDD measurement for comparative analysis of growth conditions and mask designs.
- Analytics: Delivers quantitative outputs via etch pit density and TEM, supporting data-driven decision-making.
- Translational Research: Provides a validated substrate modification strategy for preclinical device integration.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable protocol for substrate quality improvement across photonic and semiconductor projects.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in substrate engineering and defect management.
- Operational Value: Enhances reproducibility and standardization of TDD reduction protocols.
- Strategic Value: Reduces risk of device failure due to substrate defects, supporting efficient go/no-go decisions.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of substrate and device development programs.
Implementation Considerations
- Requires expertise in substrate patterning, selective epitaxial growth, and advanced microscopy.
- Demands access to ultra-high vacuum CVD, lithography, and TEM/AFM instrumentation.
- Necessitates cross-team standardization of mask design and growth parameters.
- Adaptable to different substrate types with appropriate patterning and process adjustments.
- Dependent on precise control of growth temperature and mask geometry for optimal TDD reduction.
