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Methods and challenges in STEM composition determination of III/V semiconductors via complementary multislice simulations
Die erfolgreiche und kontinuierliche Verbesserung moderner Halbleiterbauelemente hängt wesentlich von der Fähigkeit ab, Materialeigenschaften so genau wie möglich beobachten und beschreiben zu können und dieses Verständnis als Grundlage für neue Entwicklungen nutzen zu können. Komplexe Halbleiterba...
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| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Beteiligte: | |
| Format: | Dissertation |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlicht: |
Philipps-Universität Marburg
2019
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| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | PDF-Volltext |
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| Zusammenfassung: | Die erfolgreiche und kontinuierliche Verbesserung moderner Halbleiterbauelemente hängt wesentlich von der Fähigkeit ab, Materialeigenschaften so genau wie möglich beobachten und beschreiben zu
können und dieses Verständnis als Grundlage für neue Entwicklungen nutzen zu können. Komplexe Halbleiterbauelemente, wie Mehrfachsolarzellen [2] und Laserbauelemente[3, 4], bestehen aus
mehrschichtigen Strukturen und einer Kombination von verschiedenen Materialsystemen. Entscheidend für die Funktionalität des Bauelements ist es, sowohl die geometrischen Eigenschaften als auch die chemischen Eigenschaften genau zu charakterisieren. Das STEM bietet eine effektive Kombination aus lateraler Auflösung und quantitativen Methoden, um Einblicke in das Material zu gewinnen. Um quantitative Informationen aus der untersuchten Probenstruktur zu gewinnen, sind ergänzende Simulationen unerlässlich.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Workflow entwickelt um eine Elektronenmikroskopieprobe so präzise wie möglich zu modellieren. Dazu gehörte auch die Berücksichtigung der wichtigsten experimentellen Einflüsse auf die Multislice-Simulationen. Eine Implementierung des häufig verwendeten Multislice-Algorithmus von Kirkland wurde im
STEMsalabim-Softwarepaket [98] realisiert und in Kapitel 4.1 erläutert. Die Software wurde speziell für HPC-Cluster mit Multi-CPU-Architektur angepasst und optimiert. Dies ermöglicht es dem Anwender, Proben mit großen lateralen Dimensionen zu simulieren und wichtige Parameter-Sweeps in einem
angemessenen Zeitrahmen durchzuführen. Die Mischung verschiedener Halbleitermaterialsysteme in Mehrschichtstrukturen kann zu Spannungen
an den Grenzflächen führen. Die Größe der Spannungen ist an die Differenz der Gitterkonstanten zwischen beiden Materialien gekoppelt. Bei sehr dünnen TEM-Proben wird die Spannung durch
elastische Oberflächenrelaxation abgebaut. Die Oberfläche der Proben verformt sich elastisch und die atomaren Gitterebenen des Materials krümmen sich. Die daraus resultierenden gekrümmten
Gitterebenen begünstigen das de-channelling der Elektronen und beeinflussen somit die gesammelte STEM-ADF-Intensität. Der Effekt selbst wird zusätzlich zu seinem Einfluss auf das STEM HAADF in Kapitel
4.2 vorgestellt und erläutert. Im Rahmen einer Simulationsstudie wurden Beispielproben auf Basis von GaP/GaAs/GaP mit unterschiedlichen geometrischen Parametern modelliert und die Strukturen durch
einen FE-Algorithmus relaxiert. Anschließend wurden Multislice-Simulationen mit den relaxierten Superzellen als Ausgangsmaterial durchgeführt. Es konnte gezeigt werden, dass die mittlere
quadratische Verschiebung der atomaren Gitterebenen direkt mit der STEM-ADF-Intensität verbunden ist. Auf diese Weise können rechenintensive Multislice-Simulationen mit weniger aufwendigen FESimulationen
ersetzt werden. Dennoch erhält man einen genauen Überblick über die Auswirkung der Oberflächenrelaxation. Die Simulationsmethode wurde dann angepasst und auf eine experimentelle
Zusammenfassung und Ausblick Probe von GaP/Ga(As,P)/GaP angewendet. Die simulierte Struktur stimmte quantitativ mit den
experimentellen Ergebnissen überein, was die Qualität und Präzision der FE-Simulationen unterstreicht. Mit dem Wissen, dass die Intensität von Multislice-Simulationen sehr gut mit experimentellen
Intensitäten übereinstimmt, wurde eine bewährte Methode zur Zusammensetzungsbestimmung erweitert, um eine hohe laterale Auflösung und eine chemische Auflösung bis zu einem Atom zu
erreichen. Die Grundlage der Methode ist der Vergleich von experimentellen Intensitäten mit einem simulierten Kompositionsset um die beste Übereinstimmung zu finden. Die Genauigkeit der Methode
wurde im Detail in Kapitel 4.3 untersucht und es wurde festgestellt, dass eine perfekte Übereinstimmung nur mit sehr dünnen TEM-Proben erreicht werden kann. Dies ist darauf
zurückzuführen, wie die Intensitäten aus Materialien mit unterschiedlichen Elementen erzeugt werden. Die statistische Verteilung der Substitutionsatome im Material führt zu einer Streuung der Intensitäten
für eine gegebene Zusammensetzung, bedingt durch die unterschiedlichen möglichen ZHöhenkonfigurationen für diese Atomsäule [116]. Da das Simulationsset die statistische Natur der
Höhenverteilung der Substitutionsatome beinhaltet, wird der Einfluss auf die Streuung der STEMIntensität
berücksichtigt. Die Anwendung der Methode an drei technologisch relevanten Proben, nämlich (Ga,In)As, Ga(P,As) und SiGe, zeigte zudem eine sehr gute Übereinstimmung mit der weit
verbreiteten HRXRD-Technologie. Durch die Erweiterung der Probe konnte eine verbesserte 2DAuflösung des Resultats realisiert werden.
Weiterhin ist es möglich, die vorgestellte Methode zur Bestimmung unbekannter Halbleiterzusammensetzungen mittels STEM-Intensität auf quaternäre Halbleiter anzuwenden. Dies
wurde an einem Ga(N,As,P)-Modellsystem in [109] und an (Ga,In)(As,Bi)/GaAs und (Ga,In)(As,Bi)/InP in [117] erfolgreich demonstriert. Die vorgestellt Methode nutzt die erhöhte STEM-Intensität in
niedrigeren Winkelbereichen, die durch die Gitterverzerrung aufgrund von N-Atomen im Material erzeugt wird. Dadurch lassen sich Rückschlüsse auf den N-Gehalt des Materials ziehen. Die höhere
Intensität in höheren Winkelbereichen ist überwiegend sensitiv gegenüber dem As-Gehalt, so dass die einzelnen chemischen Zusammensetzungen individuell bestimmt werden können.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein umfangreicher Workflow entwickelt und präsentiert wurde, der experimentelle Einflüsse wie elastische Oberflächenrelaxation, eine endliche Elektronenquelle und
die Modellierung amorpher Materialien beinhaltet. All dies zusammen ermöglicht es, experimentelle STEM-Bilder mittels Multislice-Simulationen quantitativ zu untersuchen. Ein Vorteil dieser Technik ist,
dass keine zusätzlichen Methoden verwendet werden müssen und nur STEM HAADF-Bilder sowie - Simulationen erforderlich sind.
Einige Verbesserungsvorschläge werden im folgenden Abschnitt präsentiert. Zunächst könnte die Simulation amorpher Materialien umgangen werden, wenn die amorphen Schichten auf den Proben
Zusammenfassung und Ausblick während der Präparation deutlich reduziert werden könnten. Dies würde die allgemeine Qualität der
experimentellen Bilder deutlich verbessern [118]. Die Geschwindigkeit der Simulationen innerhalb des STEMsalabim-Softwarepakets könnte durch die
Anpassung des Codes an die Ausführung auf Grafikkarten (GPU) verbessert werden. Ein Grafikprozessor ist für Grafikprobleme optimiert und besteht aus Tausenden kleineren, effizienten Kernen, die so
konzipiert sind, dass sie mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführen können. Die sehr hohe Anzahl von Fourier-Transformationen, die während einer Multislice-Simulation auftreten, könnte somit sehr
effizient auf GPUs durchgeführt werden [96]. Simulierte STEM-Intensitäten weisen eine signifikante Diskrepanz in niedrigen Winkelbereichen in
Bezug auf experimentelle Intensitäten auf [119], und es gibt einige Hinweise darauf, dass dies auf inelastische Streuung zurückzuführen sein könnte [34]. Derzeit wird von STEMsalabim nur elastische
Streuung der Elektronen berücksichtigt. Techniken, mit denen inelastische Streuung berücksichtigt werden könnte, wurden bereits vorgestellt [88, 120] und könnten die Qualität der Simulationen
hinsichtlich der Intensitätsverteilung im gesamten Winkelbereich verbessern. Eine weitere Verbesserung wäre die Verwendung eines pixelbasierten Detektors, der anstelle der
kumulativen inkohärenten Summe die komplette Winkelintensitätsverteilung jedes Scanpunktes erfasst. Wenn die winkelabhängige Intensitätsverteilung für jeden Scanpunkt der experimentellen
Daten vorhanden sein würde, könnten verbesserte Algorithmen auf jedes Pixel angewendet werden. Dies würde die Präzision simulationsbasierter Bestimmung von Materialkompositionen erheblich
erhöhen [121-123]. Jede Methode, die auf dem Vergleich simulierter Intensitäten mit experimentellen Bildern basiert, ist
empfindlich gegenüber der angenommenen oder berechneten Probendicke. Insbesondere wenn es darum geht atomare Genauigkeit zu erreichen, kann eine falsch angenommene Probendicke einen
signifikanten Einfluss haben. Mit dem Einsatz eines pixelbasierten Detektors könnten positionsgemittelte konvergente Elektronenbeugungsmuster (PACBED) ausgewertet und diese an jeder
Abtastposition einfach aufgezeichnet werden, wodurch eine sehr genaue Dickenkarte der Probe entsteht [124]. |
|---|---|
| Umfang: | 124 Seiten |
| DOI: | 10.17192/z2019.0505 |