Summary
아연 산화물 박막 트랜지스터 (TIT)의 알루미늄 산화물 유전체 층의 성장을위한 양극 산화 매개변수는 전기 적 매개 변수 응답에 미치는 영향을 결정하기 위해 다양합니다. 분산 분석(ANOVA)은 Plackett-Burman 실험 설계(DOE)에 적용되어 최적화된 장치 성능을 초래하는 제조 조건을 결정합니다.
Abstract
알루미늄 산화물(Al2O3)은박막 트랜지스터 (TIT)의 유전체 층으로 사용하기에 특히 적합한 저렴한 비용, 쉽게 처리 및 높은 유전체 일정한 절연 재료입니다. 금속 알루미늄 필름의 양극 산화에서 알루미늄 산화물 층의 성장은 수성 연소 또는 분무 열분해와 같은 상대적으로 높은 온도 (300 ° C 이상)를 요구하는 원자 층 증착 (ALD) 또는 증착 방법과 같은 정교한 공정에 비해 크게 유리합니다. 그러나 트랜지스터의 전기적 특성은 양극 산화 처리된 유전체 층의 제조 파라미터에 의해 크게 영향을 받는 반도체/유전체 인터페이스에서 결함 및 국지상태의 존재에 크게 의존합니다. 여러 제작 파라미터가 가능한 모든 요인 조합을 수행하지 않고 장치 성능에 미치는 영향을 확인하기 위해 Plackett-Burman 실험 설계(DOE)를 기반으로 한 감소된 요인 분석을 사용했습니다. 이 DOE를 선택하면 256개의 가능성 대신 12개의 실험적인 요소 조합만 사용하여 최적화된 장치 성능을 얻을 수 있습니다. TFT 이동성과 같은 디바이스 반응에 미치는 영향에 의한 요인의 순위는 얻어진 결과에 분산(ANOVA)의 분석을 적용함으로써 가능하다.
Introduction
유연하고 인쇄된 대형 전자 장치는 향후 수십억 달러의 투자를 유치할 것으로 예상되는 신흥 시장을 나타냅니다. 차세대 스마트폰, 평면 패널 디스플레이 및 사물 인터넷(IoT) 장치에 대한 하드웨어 요구 사항을 달성하기 위해 속도와 높은 성능을 희생하지 않으면서 가시 스펙트럼에서 가볍고 유연하며 광학 송신이 가능한 소재에 대한 수요가 매우 많습니다. 핵심은 현재 대부분의 활성 매트릭스 디스플레이(AmD)의 구동 회로에 사용되는 박막 트랜지스터(TT)의 활성 물질로서 비정질 실리콘(a-Si)에 대한 대안을 찾는 것입니다. a-Si는 유연하고 투명한 기판과의 호환성이 낮고, 대면적 처리에 한계를 제시하며, 차세대 디스플레이에-1대한 해상도 및 새로 고침 빈도의 요구를 충족할 수 없는 약 1cm2∙V-1 ∙1의캐리어 이동성을 가지고 있습니다. 산화 아연 (ZnO)1,2,,3,인듐 산화 아연2(IZO)4,,5 및 인듐 갈륨 산화 아연 산화물 (IGZO)6,,7과 같은 반도체 금속 산화물 (SMO)은 가시 스펙트럼에서 매우 투명하기 때문에 TT의 활성 층으로 A-Si를 대체 할 수있는 좋은 후보입니다. 유연한 기판 및 넓은 면적 증착에 호환되며 80cm2∙V -1 ∙1의높은 동원을 달성 할 수 있습니다. 또한, SMO는 RF 스퍼터링6, 펄스 레이저 증착(PLD)8,화학증기 증착(CVD)9,원자층 증착(ALD)10,스핀 코팅11,잉크젯 프린팅12 및 분무 열분해13등 다양한 방법으로 처리될 수 있다.
그러나 SMO 기반 TIT를 포함하는 회로의 대규모 제조를 가능하게 하기 위해 본질적인 결함, 공기/UV 자극 불안정성 및 반도체/유전체 인터페이스 국소 형성과 같은 몇 가지 과제는 여전히 극복해야 합니다. 고성능 TGT의 원하는 특성 중 하나는 게이트 유전체 (및 반도체 / 절연체 인터페이스)에 매우 의존하는 낮은 전력 소비, 낮은 작동 전압, 낮은 게이트 누설 전류, 임계 전압 안정성 및 광대역 주파수 작동을 언급 할 수 있습니다. 이러한 의미에서, 고θ 유전체 재료14,,15,,16은 상대적으로 얇은 필름을 사용하여 단위 면적당 커패시턴스와 낮은 누설 전류의 큰 값을 제공하기 때문에 특히 흥미롭습니다. 알루미늄 산화물(Al2O3)은높은 유전체 상수 (8 ~ 12), 높은 유전체 강도, 높은 전기 저항성, 높은 열 안정성을 제시하기 때문에 TFT 유전체 층의 유망한 재료이며 여러 가지 증착 / 성장 기술15,17,,,18,,19,,20, 21에의해 매우 얇고 균일 한 필름으로 처리 될 수 있습니다.20, 또한, 알루미늄은 지구 지각에서 세 번째로 가장 풍부한 원소이며, 이는 고k 유전체를 생산하는 데 사용되는 다른 원소에 비해 쉽게 사용할 수 있고 상대적으로 저렴하다는 것을 의미합니다.
Al2O3 박막(100nm 이하)의 증착/성장은 RF 마그네트론 스퍼터링과 같은 기술로 성공적으로 달성될 수 있지만, 화학 기증기 증착 (CVD), 원자 층 증착 (ALD), 얇은 금속 Al 층17,,18,21,,22,,23,,24,,25,,26의 양극에 의한 양극 산화에 의한 성장은 나노 미터 규모의 단순성, 저비용, 저온 및 필름 두께 제어로 인해 유연한 전자 제품에 특히 흥미롭습니다., 게다가, 양극 산화는 롤 투 롤 (R2R) 처리에 대한 큰 잠재력을 가지고, 이는 쉽게 빠른 제조 업 스케일링을 허용, 산업 수준에서 이미 사용되는 처리 기술에서 적용 할 수 있습니다.
금속 Al의 양극 산화에 의한Al2O3 성장은 다음 방정식으로 설명할 수 있습니다.
2Al + 3 / 2 02 → 알2O3 (1)
2Al + 3H2O → Al2O3 + 3H2 (2)
여기서 산소는 전해질 용액 또는 필름 표면에 흡착 된 분자에 의해 용존 산소에 의해 제공되는 반면, 물 분자는 전해질 용액에서 즉시 사용할 수 있습니다. 양극 산화 필름 거칠기 (반도체 / 유전체 인터페이스에서 캐리어 산란으로 인한 TFT 이동성에 영향을 미치는) 및 반도체 / 유전체 인터페이스에서 국부적 인 상태의 밀도 (TFT 임계 전압 및 전기 히스테리시스에 영향을 미치는)는 양극 산화 처리 매개 변수에 크게 의존합니다 : 수분 함량, 온도 및 전해질,24의pH.24 Al 층 증착(예: 증발 속도 및 금속 두께)이나 양극 산화 후 공정(예: 어닐링)과 관련된 다른 요인도 제조된 TGT의 전기적 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 응답 매개 변수에 대한 이러한 여러 요인의 효과는 다른 모든 요소를 일정하게 유지하면서 각 요소를 개별적으로 변화시켜 연구할 수 있으며, 이는 매우 시간이 많이 걸리고 비효율적인 작업입니다. 실험의 설계(DOE)는, 다중 파라미터의 동시 변동에 기초한 통계적 방법이며, 이는 상대적으로 감소된 실험수(28)를이용하여 시스템/디바이스 성능 반응에서 가장 중요한 인자를 식별할 수 있도록 한다.
최근에는 Plackett-Burman29 DOE를 기반으로 다변량 분석을 사용하여 스퍼터드 ZnO TfTs18의성능에 대한 Al2O3 양극 진화 파라미터의 효과를 분석했습니다. 결과는 여러 가지 다른 응답 파라미터에 대한 가장 중요한 요인을 찾아 내고 유전체 층의 양극 산화 처리 과정과 관련된 파라미터만을 변경하는 장치 성능의 최적화에 적용되었다.
현재 의 작품은 양극 산화 Al2O3 필름을 게이트 유전체로 사용하여 TFT 제조를 위한 전체 프로토콜을 제시하고, Plackett-Burman DOE를 사용하여 장치 전기 성능에 대한 다중 양극 산화 매개변수의 영향에 대한 연구에 대한 자세한 설명을 제시한다. 캐리어 이동성과 같은 TFT 응답 파라미터에 대한 영향의 유의성은 실험으로부터 얻은 결과에 대한 분산(ANOVA)의 분석을 수행함으로써 결정된다.
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Protocol
본 서에 기재된 프로토콜은 양극산화를 위한 전해용액의 제제로 구분된다. ii) 기판 세척 및 준비; iii) 양극 산화 처리; iv) TFT 활성 층 및 배수 /소스 전극의 증착; v) TFT 이동성에서 제조 요인의 유의를 결정하기 위해 ANOVA의 TFT 전기적 특성화 및 분석 및 vi) 적용.
1. 양극 산화를위한 전해 용액의 준비
- 샘플 준비 중에 먼지나 오염 물질을 방지하기 위해 클린룸 또는 층류 캐비닛 내부에서 프로토콜의 모든 절차를 수행합니다.
- 양극 산화 전해 용액으로 사용되는 다른 물 / 에틸렌 글리콜 부피 비율 (16 % 및 30 %)에서 타르타르산 (0.1 M)의 두 가지 용액을 준비하십시오. 전해 용액의 수분 함량을 양극 산화 층의 제조 매개 변수로 사용합니다.
- 150 mL 비커에서 1.5 g의 타르타르산을 탈이온수 16 mL에 용해시키고 에틸렌 글리콜 84 mL를 용해하여 16 % 물 전해질 스톡 솔루션을 얻습니다. 30% 물 전해질 스톡 용액의 경우 타르타르산 1.5 g, 탈이온수 30 mL, 에틸렌 글리콜 70 mL를 사용하십시오. 마그네틱 바를 사용하여 두 용액을 30분 간 저어줍니다.
- 전해 용액의 pH를 대략적으로 조정하기 위해 20 mL 비커에 수산화 암모늄 (NH4OH) 용액 (구입시, 28 – 30 % NH3 부피)의 약 10-20 mL을 분리하십시오.
- 원래 NH4OH 용액으로부터 희석 된 용액 (약 2 % 부피)의 80 mL을 준비하여 전해 용액의 pH를 미세하게 제어합니다.
- 전해질 용액을 150 mL 비커로 분리하여 용액의 pH를 조정합니다.
- 벤치 pH 미터를 사용하여 전해 용액의 pH를 측정합니다. pH가 원하는 pH(5 또는 6)에 가까워질 때까지 더 농축된NH4OH를 파이펫팅을 시작한다.
- 피펫은 pH가 원하는 값으로 설정될 때까지 전해 액에 더 희석된NH4OH 용액을 한다. 전해질 용액을 pH 값 5 및 6으로 준비하여 양극 산화 처리에 미치는 영향을 연구합니다.
2. 기판 세척 및 준비
- 20mm x 25mm 유리 슬라이드(두께 1.1mm)를 기판으로 사용하십시오.
- 유리 슬라이드를 가열된(60°C) 알칼리성 세제 용액(탈이온수5%)에서 15분 동안 음파처리하여 탈이온수에서 풍부하게 헹구고 깨끗한 건조한 공기(CDA) 또는 질소에서 건조시다.
- 유리 슬라이드를 아세톤(ACS 시약 등급 또는 우수)으로 5분 동안 초음파 처리합니다.
- 유리 슬라이드를 이소프로판올(ACS 시약 등급 또는 우수)에서 5분 동안 초음파 처리합니다.
- 플라즈마 클리너의 챔버에 기판을 삽입하고 뚜껑을 닫고 진공 펌프를 사용하여 챔버를 배출하십시오.
- 진공이 완료되면 RF 발전기를 중간 전력(10.5W)에서 5분 동안 켭니다. 플라즈마 세척 후, 기판은 알루미늄 게이트 증착을 위해 준비된다.
3. 알루미늄 게이트 전극 증발
- 유리 슬라이드를 기계식 섀도우 마스크에 삽입하여 25 x 3mm의 알루미늄 스트라이프를 증착합니다. 이러한 알루미늄 스트라이프는 TFT 게이트 전극으로 사용되며 양극산화물에 의해 형성된 알루미늄 산화물 층은 TFT 유전체층이 될 것이다. 게이트 전극에 대한 섀도우 마스크 설계의 예는 보조 파일에 제시된다.
- 알루미늄 층 증착을 위해 열 증발 챔버의 챔버 내부에 그림자 마스크가 있는 기판을 놓습니다. 챔버를 닫습니다. 챔버 대피 절차를 시작합니다. 챔버 압력이 2.0 x 10-6 mbar 미만이 될 때까지 기다렸다가 열 증발을 시작합니다.
- 알루미늄 층을 적증합니다. 두 개의 서로 다른 두께(60nm 및 200nm)를 사용하여 유전체 층에 미치는 영향을 평가합니다. 두 개의 서로 다른 증발 속도를 사용하여 5 Å/s 및 15 Å/s를 사용하여 Al 증발 속도의 영향을 연구합니다.
- 알루미늄 증발 후 증발 챔버에서 샘플을 제거합니다.
- 마스크에서 알루미늄 줄무늬가있는 유리 슬라이드를 제거하고 알루미늄 층이 제대로 증착되었는지 확인하십시오. 전극은 양극 처리에 사용할 준비가 되었습니다.
4. 알루미늄 층의 양극 산화 공정
- 비커 위에 맞는 플라스틱 뚜껑에 악어 클립 커넥터 두 개를 부착합니다. 이 뚜껑은 3 D 인쇄 할 수 있습니다.
- 클립 커넥터 중 하나를 유리 슬라이드의 알루미늄 스트립에 연결하고 다른 하나는 금도금 스테인리스 강판(두께 0.8mm, 두께 20 x 25mm)에 연결합니다. 약 2cm의 분리 거리로 두 전극을 서로 향하게합니다.
- 150 mL 비커에 전해 액 (pH 조정 후)의 약 150 mL을 사용합니다. 작은 마그네틱 바를 사용하여 양극 산화 처리 절차 중에 용액을 저어줍니다.
- 비커를 가열된 마그네틱 교반기 위에 놓습니다. 온도를 원하는 값으로 조절하였다(40°C 및 60°C는 현재 종이에 사용하였다).
- 클립 커넥터에 부착된 플라스틱 뚜껑으로 비커를 덮어 전극을 전해액에 담그습니다.
- 알루미늄 전극을 양극 출력과 황금도금 스테인리스 스틸 전극에 연결하여 전류/전압 소스 및 측정 장치(SMU)의 음극 출력에 연결합니다.
- 알루미늄 전극의 침수 면적을 계산하고 원하는 전류 밀도에 해당하는 상수 전류를 적용 (우리는 두 값 0.45 mA / cm2 및 0.65 mA /cm2를사용) 미리 설정 된 최종 값까지 전압의 선형 증가를 모니터링 (우리는 사용 VF = 30 V FF + 40 V).
- 최종 전압이 달성된 후, SMU를 전류 소스에서 전압 소스로 전환하고 0(약 5분) 옆의 전류 감소까지 충분히 긴 시간 동안 일정한 전압(최종 전압과 동일)을 가합니다. Python 2.7의 스크립트를 사용하여 양극 산화 처리 중에 SMU를 자동으로 제어합니다. 이 스크립트의 복사본은 추가 파일 섹션에서 사용할 수 있습니다.
- 전해 액에서 전극을 제거하고 탈이온수로 풍부하게 헹구고 CDA 또는 질소로 건조시키고 사용할 때까지 Al/Al2O3 유리 기판을 보관하십시오.
- 유전체 층에 어닐링의 효과를 관찰하기 위해, 1시간 동안 150°C에서 오븐에 기판을 어닐링한다.
5. ZnO 액티브 층의 증착
- 활성 층 증착을 위해 적절한 기계적 그림자 마스크에 양극 산화 알루미늄 산화물 층으로 기판을 삽입하십시오.
- 스퍼터링 시스템의 챔버 내부에 마스크가 있는 기판을 놓습니다. ZnO 사용 (99.9%) 스퍼터링 대상. 챔버를 닫고 대피 절차를 시작합니다.
- Ar 압력을 1.2 x 10-2 Torr로 조정하고 RF 전력을 75W로 조정하고 ZnO 증착을 시작합니다. 활성 층 두께가 40 nm를 달성할 때 0.5 Å/s. ZnO 증착을 중지하여 증착 속도를 제어합니다.
- 챔버를 열고 샘플을 제거합니다.
6. 드레인 및 소스 전극 증착
- TFT 소스/드레인 전극 증착을 위한 적절한 기계적 그림자 마스크에 스퍼터링된 ZnO 층으로 샘플을 삽입합니다. 적절한 드레인 및 소스 전극 간격은 100 μm이며 측면이 5mm입니다. 드레인/소스 마스크 디자인의 템플릿은 보조 파일과 함께 제공됩니다. 이러한 구성에서 드레인 및 소스 전극은 모두 동일하며 장치 작동시 변경 없이 교체할 수 있습니다.
- 열 증발 시스템의 챔버 내부에 그림자 마스크에 부착 된 샘플을 배치하고 알루미늄 증발을위한 절차를 시작합니다.
- 100 nm Al 층을 5 Å/s의 증착 속도로 증착하여 활성 층 위에 배수/소스 전극을 얻어 TFT 제조 절차를 완료합니다.
- 증발 챔버에서 TT를 제거하고 증착 된 전극의 품질을 확인하고 사용할 때까지 빛으로부터 보호 된 저장하십시오.
7. TFT 전기 특성화
- TT를 반도체 프로브 스테이션 또는 사용자 지정 샘플 홀더에 놓습니다. 전기 접합을 위해 스프링 프로브 커넥터를 사용하여 게이트, 드레인 및 소스 전극을 연결합니다.
- 프로브를 2채널 소스 측정 장치(Keithley 2612B 이상 권장)에 연결합니다. 게이트 전극을 채널 1의 "높은" 출력/입력과 드레인(또는 소스) 전극을 채널 2의 "높은" 출력/입력에 연결합니다. 연결이 끊어진 상태로 유지된 채널과 소스(또는 드레인) 전극의 "낮은" 출력/입력 단자짧은 값입니다.
- 특성 TFT 곡선을 구합니다. 게이트(Vg)에일정한 전압 바이어스를 적용하고 드레인 소스 전압(VDS)을스윕하고 드레인 소스 전류(IDS)를기록하여 출력 곡선을 얻습니다. 게이트전압(Vg)을g스윕하고 드레인 소스 전압(V DS)을 일정하게 유지하면서 드레인 소스전류(IDS)를기록하여 전달 곡선을구합니다.
- 드레인 전류의 제곱근과 게이트 전압(((IDS)1/2 대 Vg)을플롯하고 곡선 의 선형 부분의 x축 절편으로부터 곡선 경사 및 임계 전압으로부터 포화체제에서s캐리어 이동성을 얻습니다.
- 원하는 경우 다른 곳에서 설명한 대로 트랜지스터 곡선에서 다른 성능 매개변수를 결정합니다 18.
8. ANOVA 및 장치 성능에 대한 설계 요인의 영향
- 소프트웨어를 사용하여 8가지 제작 요소를 고려하여 Placket-Burman 매트릭스를 기반으로 실험 설계(DOE)를 설정합니다. 우리는 Lavras의 연방 대학에 의해 개발 된 무료, 사용자 친화적 인 소프트웨어입니다 Chemoface를 사용 (UFLA), 브라질30.
- 양극 산화 매개변수인 요소로 사용: i) Al 레이어의 두께; ii) Al 증발 속도; iii) 전해용액 내의 수분 함량; iv) 전해질의 온도; v) 전해용액의 pH; vi) 양극 산화 처리 중 전류 밀도; vii) 어닐링 온도 및 VIII) 양극 산화 의 최종 전압.
- 각 요소에 대해 표 1에지정된 대로 두 가지 수준을 고려합니다.
- 표 2에서제공한 DOE 소프트웨어의 도움을 받는 Plackett-Burman 설계 테이블을 조립합니다.
- 표 2에서생성된 12개의 "런"에 따라 제작 파라미터를 변화시달리는 TT를 준비한다. 각 실행은 2단계, 8-파라미터 실험에 대해 모든 256(28)가능한 조합을 수행할 필요 없이 제조 계수의 대표적인 변형을 제공한다.
- 각 실행의 제조 방향에 따라 TFT 특성화(예: TFT 이동성)의 성능 데이터와 함께 소프트웨어에서 DOE 테이블을 공급합니다.
- 동일한 제작 계수를 사용하여 여러 장치에서 복제를 추가하여 해석의 자유도 수를 늘립니다.
- 데이터에서 ANOVA를 수행하고 출력을 분석하여 TFT 성능에 가장 영향을 미치는 양극 산화 처리 매개 변수를 결정합니다.
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Representative Results
8개의 다른 알루미늄 산화물 층 제조 파라미터는 우리가 TFT 성능에 대한 영향을 분석하는 데 사용되는 제조 인자로 사용되었습니다. 이러한 요소는 표 1에서모두 수행되며, 여기서 2단계 요인 DOE에 대한 해당 "낮음"(-1) 및 "높음"(+1) 값이 표시됩니다.
단순화를 위해 각 제조 계수는 대문자(A, B, C 등)와 각각 -1 및 +1로 표시되는 해당 "낮음" 또는 "높음" 수준으로 지정되었습니다. Placket-Burman DOE 매트릭스는 2단계로 변화하는 8가지 인자를 고려하여 12개의 실험적 실행을 달성하고, 표 2에의해 주어진 레벨의 조합과 함께.
표 2의 각 실험 실행은 유사한 예상 특성을 가진 트랜지스터 세트의 유전체 층으로 사용되는 Al2O3 층을 생산하는 데 사용되는 제조 조건을 정의합니다. 트랜지스터의 각 세트는 전기적으로 TFT 출력 및 전사 곡선을 특징으로 했다. TFT 포화 정권에서 이동성을 얻으려면 채널 전류(ID)와게이트 전압 간의 관계를 사용합니다.
(3)
여기서 w는 채널 폭, L,채널 길이 및 Ci,단위 영역당 유전체 층 정전 용량입니다. 표 2에서 #3 실행하여 주어진 제조 파라미터에 따라 구축된 TFT의 전사 곡선은 도 1에나타내고 있다. ID1/2대. VG 곡선은 도 1에도시되어, 선형 영역의 외삽으로부터 수평 축으로의 곡선의 기울기 및 임계 전압(Vth)으로부터 TFT 이동성(μ)을 평가할 수 있도록 한다.thµ
12개의 실행 파라미터에 따른 모든 트랜지스터의 이동성 값은 테이블에서 계산되고 DOE/ANOVA 분석 소프트웨어(Chemoface)를 사용하여 조립된 PB DOE의 입력을 공급하는 데 사용되었습니다. 제작 매개 변수의 각 집합에 대해 6개의 복제된 TT가 구축되어 72개의 장치가 생성되었습니다. ANOVA를 수행함으로써, 그림 2a에도시된 바와 같이 파레토 효과 차트를 사용하여 그래픽으로 표현될 수 있는 가장 중요한 요인의 순위를 지정할 수 있다. 도 2는 TFT 이동성을 응답 파라미터로 고려한 분석 결과를 제시한다. 다른 장치 응답 매개 변수(켜기/끄기 비율, Vth등)에 대해 유사한 분석을 수행할 수 있습니다. 도 2b는 효과 및 해당 계수 유의표를 나타낸다. 결과는 TFT 이동성의 가장 중요한 요인이 양극 산화 처리 과정에서 사용되는 최종 전압(H)임을 보여줍니다. 최종 전압은 유전체 층 두께에 정비례합니다. 성장 비율은 약 1.2 nm/V이며, 예를 들어 40V의 최종 전압을 사용할 때 48 nm 두께의 층으로 생성됩니다. 다른 유의한 인자는 (다음 순서로) 하였다: Al 증발 속도(factor B), Al 층의 두께(인자 A), 전해질 내의 수분 함량(인자 C) 및 전해질의 pH(factor E). 더욱이, 모든 중요한 요인은 "음수"로 나타났으며, 이는 표 1에의해 주어진 "낮음"(-1) 수준에서 "높음"(+1) 수준으로 요인이 변경됨에 따라 TFT 이동성이 감소한다는 것을 의미한다. 제조 계수의 유의성은 특정 응답 파라미터에 대한 최적화된 TFT 성능을 얻기 위한 방향으로 사용될 수 있다(TFT 이동성, 현재의 경우).
그림 1: Run #3 따라 제조된 TFT로부터 얻은 이송 곡선. (IDS)1/2 대 VG의경사는 X축, 임계 전압(Vth)을 사용하여 TFT 이동성 및 절편을 측정할 수 있다.th 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 2: (a) 파레토 차트는 TFT 이동성에 미치는 영향. (b)효과 및 해당 요인의 유의성 표. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
| 요인 | 단위 | "낮음" 값(-1) | "높음" 값(+1) | |||||||||
| A. | 알 층의 두께 | Nm | 60 | 200 | ||||||||
| B | 알 증발 속도 | Å /s | 5 | 15 | ||||||||
| C | H2O 함량 | % | 16 | 30 | ||||||||
| D | 전해질의 온도 | C | 40 | 60 | ||||||||
| 전자 | 전해 용액의 pH | - | 6 | 5 | ||||||||
| F | 전류 밀도 | mA/cm2 | 0.45 | 0.65 | ||||||||
| G | 어 닐 링 | C | 열 처리 없음 | 150 oC에서 어닐드린 | ||||||||
| H | 최종 전압 | Ⅴ | 30 | 40 | ||||||||
표 1: 알루미늄 산화물 TFT 유전체 층의 제조 파라미터. 각 요소에는 해당 "낮음"(-1) 또는 "높음"(+1) 값이 있습니다.
| 실행 | A. | B | C | D | 전자 | F | G | H |
| 1 | -1 | -1 | -1 | -1 | -1 | -1 | -1 | -1 |
| 2 | 1 | -1 | 1 | 1 | -1 | 1 | 1 | 1 |
| 3 | -1 | -1 | -1 | 1 | -1 | 1 | 1 | -1 |
| 4 | 1 | -1 | -1 | -1 | 1 | -1 | 1 | 1 |
| 5 | 1 | 1 | -1 | 1 | 1 | 1 | -1 | -1 |
| 6 | -1 | 1 | -1 | 1 | 1 | -1 | 1 | 1 |
| 7 | 1 | 1 | 1 | -1 | -1 | -1 | 1 | -1 |
| 8 | -1 | -1 | 1 | -1 | 1 | 1 | -1 | 1 |
| 9 | 1 | -1 | 1 | 1 | 1 | -1 | -1 | -1 |
| 10 | 1 | 1 | -1 | -1 | -1 | 1 | -1 | 1 |
| 11 | -1 | 1 | 1 | -1 | 1 | 1 | 1 | -1 |
| 12 | -1 | 1 | 1 | 1 | -1 | -1 | -1 | 1 |
표 2: 실험 매트릭스의 플래킷 버만(PB) 설계
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Discussion
유전체를 얻기 위해 사용되는 양극 산화 처리는 모든 기하학적 파라미터와 활성의 제조 파라미터를 일정하게 유지하면서 제작된 TT의 성능에 큰 영향을 미칩니다. TFT의 가장 중요한 성능 파라미터 중 하나인 TFT 이동성의 경우 표 I에서 제공하는 범위의 제조 계수를 변경하여 2배 이상의 크기가 달라질 수 있습니다. 따라서 양극 산화 처리 된 Al2O3 게이트 유전체를 포함하는 장치를 제조 할 때 양극 산화 매개 변수의 신중한 제어가 매우 중요합니다. 반도체/유전체 층에서 전하/다이폴로이로 인한 국부적인 상태의 존재는 특히 TFT 이동성을 위해 장치 성능의 변화의 가장 중요한 원인 중 하나입니다. 기판 세척은 장치 특성화에서 전기 파라미터의 스퓨리어스 변화를 방지하는 데 매우 중요합니다. 알칼리성 잔류제 없는 세제 의 사용, 기판을 풍부하게 헹구기 위한 탈이온수 사용, 기판 세척 및 플라즈마 세척을 위한 분석 순수 아세톤 및 이소프로판올 의 사용은 기판의 세척 및 공정의 재현성을 보장하는 데 매우 중요합니다. 양극 산화 층의 성장 후 기판을 헹구고 건조하는 것도 극도의주의를 기울여 수행되어야합니다. 전해질의 pH의 제어, 양극 산화 동안 전해질의 온도 및 교반 전해질 용액의 또한 결과의 임의 의 변화의 소스이다. 클린룸 또는 라미나 유량 캐비닛 내부의 모든 단계를 수행하여 먼지에 의한 오염도 피해야 합니다. 전해질에 사용되는 산의 종류는 또한 강하게 양극 산화 처리 과정에 영향을 미칩니다, 그러나, 그 같은 요인의 효력은 DOE에서 제대로 정량화될 수 없기 때문에, 우리는 단지 타르타르산만을 사용했기 때문에 양극 산화에 대한 좋은 결과를 초래합니다.
각 제조 계수의 중요성을 결정하는 ANOVA의 사용은 장치 성능 최적화를 위한 매우 강력한 도구입니다. 그러나 신뢰할 수 있는 결과를 얻으려면 분석된 응답 파라미터의 분산이 잘못된 실험 절차에 의한 것이 아니라 요인 변동에 기인한다는 것을 보장하는 것이 필수적입니다. 핵심은 각 실험 실행의 복제를 가능한 한 많이 만드는 것입니다. 이는 수행해야 하는 실험의 수를 증가시키지만, 실험 설계의 자유도수를 증가시킴으로써 분석 신뢰성을 증가시킨다. 현재 절차에서 채택 된 좋은 전략은 각각 3 TT와 2 샘플을 생산하는 것이었습니다. 따라서 실험 실행은 한 번만 반복되었지만 다른 장치에서 6 개의 복제 된 결과가 있었습니다. 또한 동일한 기판(동일한 유전체 및 반도체 층)과 다른 기판의 TGT(다른 유전체 및 반도체 층)의 TGT에 대한 분산을 평가할 수 있었지만 동일한 절차에 따라 제작되었습니다. 유사한 제조 요인에 따라 제조된 장치의 분산이 제조 계수의 상당한 변화로 인한 차이에 비해 낮은 경우 공정의 재현성이 허용됩니다.
이전에 강조했듯이, Plackett-Burman 실험설계는 실험 횟수가 상당히 감소할 수 있기 때문에 많은 요인을 가진 실험에 매우 편리합니다. 8개의 실험 인자에 대해 전체 인자 설계에 비해 실험 횟수가 256(28)에서12개로 줄어듭니다. 그러나 이러한 감소는 요인 간의 상호 작용을 평가할 수 없는 비용을 가합니다. 따라서 교차 요인의 영향이 관련될 것으로 예상되는 시스템의 경우 PBD가 최선의 선택이 아닙니다. 가능성은 가장 중요한 요인을 스크리프고, 두 번째 순간에, 요인 상호 작용의 영향을 결정하기 위해 PBD에서 가장 중요한 요인에 대한 전체 요인 설계를 사용하는 PBD를 사용하는 것입니다.
분석에서 실험 설계 소프트웨어Chemoface(30)의 사용은 선택사항이며 결과는 그것에 의존해서는 안 된다. 시스템 응답에 대한 요인의 영향을 결정하는 데 필요한 모든 계산은 사용자 지정 컴퓨터 지원 스크립트 또는 Minitab 또는 Design-Expert와 같은 다른 전문 소프트웨어에 의해 수동으로(매우 시간이 많이 소요됨)으로 수행할 수 있습니다. 그러나 Chemoface는 사용자 친화적이고 비용 없는 인터페이스로 제한 없이 다운로드할 수 있습니다.
현재 의 작품은 금속 알루미늄의 양극 산화에 의해 성장 Al2O3 유전체 층을 포함하는 박막 트랜지스터의 제조 의 타당성을 보여줍니다. 이 공정은 유연한 기판으로 쉽게 확장될 수 있어 유연한 전자 회로를 대량 생산할 수 있습니다. ANOVA에 결합된 Plackett-Burman 실험의 사용은 TFT 성능 최적화를 허용하는 장치 응답에서 제조 요소의 영향을 스크리닝하는 빠르고 강력한 방법입니다.
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Disclosures
저자는 공개 할 것이 없다.
Acknowledgments
저자는 상파울루 연구 재단에서 재정 지원을 인정 – FAPESP – 브라질 (보조금 19/05620-3, 19/08019-9, 19/01671-2, 16/03484-7 및 14/13904-8) 및 왕립 공학 아카데미에서 연구 협력 프로그램 뉴턴 기금. 저자는 또한 B. F. 다 실바, J.P. 브라가, J.B. 칸투아리아, G.R. 데 리마 와 G.A. 드 리마 소브린호와 교수 마르셀로 드 카르발호 보르바의 그룹 (IGCE / UNESP)의 기술 지원을 인정 촬영 장비를 제공하기위한.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Acetone | LabSynth | A1017 | ACS reagent grade |
| Aluminum (Al) Wire Evaporation | Kurt J. Lesker Company | EVMAL40060 | 1.5 mm (0.060") Dia.; 1lb; 99.99% |
| Ammonium hydroxide solution | Sigma Aldrich | 338818 | ACS reagent, 28.0-30.0% NH3 basis |
| Chemoface - Software to set a design of experiment (DOE) | Federal University of Lavras (UFLA), Brazil | Free software developed by Federal University of Lavras (UFLA), Brazil - http://www.ufla.br/chemoface/ | |
| Cleaning detergent | Sigma Aldrich | Alconox | Alkaline detergent for substrate cleaning |
| Ethylene glycol | Sigma Aldrich | 102466 | ReagentPlus, ≥99% |
| Isopropanol | LabSynth | A1078 | ACS reagent grade |
| Glass substrates | Sigma Aldrich | CLS294775X50 | Corning microscope slides, plain |
| L-(+)-Tartaric acid | Sigma Aldrich | T109 | ≥99.5% |
| Mechanical shadow mask for deposition of the sputtered ZnO active layer | Lasertools, Brazil | custom mask | 10 mm x 10 mm square. |
| Mechanical shadow mask for TFT gate electrode | Lasertools, Brazil | custom mask | 25 mm long stripe, 3 mm wide. |
| Mechanical shadow mask for TFT source/drain electrodes | Lasertools, Brazil | custom mask | 100 µm stripes, separated by 100 µm gap, overlapping of 5 mm |
| Plasma cleaner | MTI | PDC-32G | Campact plasma cleaner with vacuum pump |
| Sputter coating system | HHV | Auto 500 | RF sputtering system with thickness and deposition rate control |
| Stiring plate | Sun Valley | MS300 | Stiring plate with heating control |
| Thermal evaporator | HHV | Auto 306 | it has a high precision sensor for measure the thickness and rate of deposition of thin films |
| Two-channel source-measuring unit | Keithley | 2410 | Keithley model 2410 or similar/for anodization process |
| Two-channel source-measuring unit | Keithley | 2612B | Dual channel source-measure unit (SMU) for TFT measurements |
| Ultrasonic bath | Soni-tech | Soni-top 402A | Ultrasonic bath with heating control |
| Zinc Oxide (ZnO) Sputtering Targets | Kurt J. Lesker Company | EJTZNOX304A3 | 3.0" Dia. x 0.250" Thick; 99.9% |
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