Calcolo teorico e verifica sperimentale per la riduzione della dislocazione in strati epitassiali di germanio con vuoti semicilindrici su silicio
July 17th, 2020
Il calcolo teorico e la verifica sperimentale sono proposti per una riduzione della densità di dislocazione di filettatura (TD) in strati epitassiali di germanio con vuoti semicilindrici su silicio. Vengono presentati calcoli basati sull'interazione di TD e superficie tramite forza dell'immagine, misurazioni TD e osservazioni al microscopio elettronico a trasmissione dei TD.
La dislocazione a bassa filettatura del germanio è molto importante per realizzare chip fotonici al silicio ad alte prestazioni. I vuoti all'interfaccia germanio-silicone funzionano come dissipatori di dislocazione per ridurre la densità di lussazione della filettatura. A dimostrare la procedura sarà Mohammed Faiz, uno studente del mio laboratorio.
Per iniziare, definisci le aree di crescita del germanio preparando un file di progettazione con modelli di linee e spazi e aree di finestre in silicio di forma quadrata utilizzando un software commerciale. Quindi preparare una maschera di crescita epitassiale selettiva determinando la larghezza della finestra e la larghezza della maschera, mentre si disegnano rettangoli facendo clic su Apri file, quindi struttura e opzione rettangolo o polilinea utilizzando il software. Per preparare substrati di p-silicio drogati con boro con resistività da uno a 100 ohm centimetro, aprire il coperchio del forno tubolare e caricare i substrati di silicio nel forno utilizzando una bacchetta di vetro.
Iniziare a soffiare azoto gassoso secco nel forno aprendo la valvola del gas. Quindi impostare la portata del gas a 0,5 litri al minuto controllando la valvola. Impostare la temperatura di ricottura modificando il programma.
Quando la temperatura raggiunge i 900 gradi Celsius, chiudere la valvola dell'azoto a secco. Aprire la valvola dell'ossigeno secco e tenerla per due ore. Rivestire i substrati siliconici ossidati con un tensioattivo utilizzando una centrifuga e quindi cuocerli a 110 gradi Celsius per 90 secondi su una piastra calda.
Dopo il rivestimento del tensioattivo, rivestire i substrati siliconici con un fotoresist utilizzando uno spin coater come dimostrato in precedenza. E poi infornate a 180 gradi Celsius per cinque minuti su una piastra calda. Dopo aver preparato uno sviluppatore di fotoresist e un risciacquo per lo sviluppatore in una camera di pescaggio, immergere i substrati di silicone esposti nello sviluppatore per 60 secondi a temperatura ambiente.
Quindi mettere i substrati di silicone sviluppati su una piastra calda per cuocere a 110 gradi Celsius per 90 secondi. Successivamente, immergere i substrati siliconici in un acido fluoridrico tamponato per un minuto al fine di rimuovere parte degli strati di biossido di silicio esposti all'aria a seguito dell'esposizione e dello sviluppo del fascio di elettroni. Per rimuovere il fotoresist dai substrati di silicone, immergerlo in un solvente per fotoresist organico per 15 minuti e poi in acido fluoridrico diluito allo 0,5% per quattro minuti per rimuovere il sottile ossido nativo nelle regioni della finestra ma per trattenere le maschere di biossido di silicone.
Per la crescita epitassiale del germanio, caricare il silicone con maschere di crescita epitassiali selettive in una camera di blocco del carico. Impostare la temperatura di crescita principale del tampone nella scheda Ricetta visualizzata sul computer operativo. Dopo aver determinato le durate della crescita principale del germanio in modo che gli strati di germanio a crescita epitassiale selettiva si fondano con quelli adiacenti, fare clic su Avvia nella finestra principale e il substrato di silicone viene trasferito automaticamente nella camera di crescita.
Poiché il substrato siliconico viene trasferito automaticamente dalla camera di crescita alla camera di blocco del carico, sfiatare la camera di blocco del carico e scaricare manualmente il substrato in silicone. Per le misure di densità del pozzo di mordenzatura, sciogliere 32 milligrammi di iodio in 67 millilitri di acido acetico utilizzando una macchina per la pulizia a ultrasuoni. Mescolare l'acido acetico disciolto nello iodio con 20 millilitri di acido nitrico e 10 millilitri di acido fluoridrico.
Immergere i substrati di silicone cresciuti al germanio nella soluzione di cocktail acido per cinque o sette secondi per formare dei noccioli incisi. Osservare le superfici del germanio inciso con un microscopio ottico per assicurarsi che le fosse incise siano formate con successo. Per contare i pozzi incisi, mettere il campione di germanio inciso su uno stadio AFM e quindi avvicinarsi alla sonda facendo clic su avvicinamento automatico.
Decidi l'area di osservazione utilizzando un microscopio ottico integrato con un AFM e scansiona cinque diverse aree di 10 per 10 micrometri. È stata calcolata la densità di dislocazione della filettatura nel germanio a coalescenza originata da 113 germanio a crescita epitassiale selettiva sfaccettata e di forma rotonda, dimostrando che la generazione di dislocazione della filettatura si verifica solo alle interfacce e le densità di dislocazione dovrebbero essere ridotte con il rapporto di apertura. Sono state ottenute immagini SEM e mappe di distribuzione di strati di germanio coalescenti o non coalescenti, che mostrano che la coalescenza ha avuto luogo quando la larghezza della finestra è inferiore a un micrometro.
La densità di dislocazione della filettatura per il germanio coalescente e a copertura è stata studiata dall'AFM, il che dimostra che lo spessore degli strati di germanio è stato ridotto per quelli cresciuti a 700 gradi Celsius. L'interazione della dislocazione della filettatura con la superficie è stata monitorata mediante immagini STEM e TEM di strati di germanio coalescenti, dimostrando che l'accumulo di deformazione si verifica nella parte superiore dei vuoti semicilindrici e il rilassamento della deformazione nello strato sotterraneo dei vuoti al fine di minimizzare la sua energia durante o dopo la crescita. Le immagini TEM di uno strato di germanio coalescente e ricoperto mostrano che la lunghezza delle linee di difetto nel germanio coalescente è più lunga di quella in un manto.
Per le dislocazioni inclinate sono state ottenute immagini TEM di una piccola area con un'elevata densità di dislocazione della filettatura, indicando che la dislocazione della vite scompariva quando il vettore di diffrazione G veniva modificato. Mentre la dislocazione mista non è scomparsa, qualunque sia stato il vettore di diffrazione G. Il protocollo più importante in questa procedura è il patterning del substrato mediante litografia, seguito da una crescita epitassiale del germanio.
E purtroppo, a causa della differenza della macchina, non possiamo mostrare direttamente il protocollo. Invece di utilizzare il writer di fasci di elettroni, i-line step è anche una delle macchine in grado di eseguire il patterning e applicarlo all'epitassiale al germanio su diversi tipi di secondo substrato.
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Panoramica
Questo studio presenta un metodo per ridurre la densità di dislocazioni threading negli strati epitassial di germanio utilizzando vuoti semicilindrici sul silicio. L'approccio combina calcoli teorici con verifica sperimentale per migliorare la qualità del germanio per applicazioni fotoniche del silicio.
Componenti chiave dello studio
Area di Scienza
- Scienza dei Materiali
- Fisica dei Semiconduttori
- Dispositivi Fotonici
Sfondo
- Le dislocazioni threading possono influenzare significativamente le prestazioni dei materiali semiconduttori.
- Il germanio è cruciale per i chip fotonici del silicio ad alte prestazioni.
- I vuoti all'interfaccia germanio-silicio fungono da pozzi di dislocazioni.
- Ridurre la densità di dislocazioni è essenziale per migliorare la qualità del materiale.
Obiettivo dello studio
- Dimostrare un metodo per ridurre la densità di dislocazioni threading negli strati di germanio.
- Validare i calcoli teorici con i risultati sperimentali.
- Migliorare le prestazioni dei dispositivi fotonici del silicio.
Metodi utilizzati
- Calcoli teorici basati sull'interazione delle dislocazioni threading e della superficie tramite forza d'immagine.
- Misurazione della densità di dislocazioni threading.
- Osservazioni al microscopio elettronico a trasmissione delle dislocazioni threading.
- Preparazione di maschere per la crescita epitassiale selettiva e substrati di silicio p drogato al boro.
Risultati principali
- Riduzione con successo della densità di dislocazioni threading negli strati di germanio.
- Validazione dei modelli teorici attraverso osservazioni sperimentali.
- Dimostrazione dell'efficacia dei vuoti come pozzi di dislocazioni.
- Miglioramento della qualità del germanio per applicazioni fotoniche.
Conclusioni
- Il metodo proposto riduce efficacemente la densità di dislocazioni threading.
- I risultati supportano l'uso dei vuoti per migliorare la qualità dei materiali semiconduttori.
- Questa ricerca contribuisce agli avanzamenti nella tecnologia fotonica del silicio.
Domande Frequenti
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.
