Количественный анализ дефектных состояний в InGaZnO в пределах 2 эВ ниже зоны проводимости методом фото

Том 13 научных отчетов, номер статьи: 13407 (2023) Цитировать эту статью

124 доступа

Подробности о метриках

В данной работе исследуется функция парциального давления кислорода при фотоиндуцированном токе при измерении свойств протяженных дефектов, связанных с распределением и количеством дефектных состояний в электронных структурах. Уровень Ферми был отрегулирован путем применения отрицательного смещения затвора в структуре TFT, а измеряемый диапазон энергии активации был расширен до <2,0 эВ. С помощью расчетов на основе теории функционала плотности исследовано изменение характеристик дефектов и роль дефектов на мелких и глубоких уровнях в зависимости от парциального давления кислорода. Характеристики устройства, такие как подвижность и сдвиг порогового напряжения при отрицательном смещении затвора, показали линейную корреляцию с соотношением плотности дефектов на мелком уровне и плотности дефектов на глубоком уровне. Дефекты мелкого и глубокого уровня органически связаны, и оба дефекта необходимо учитывать при понимании характеристик устройства.

Благодаря постоянному развитию технологии Интернета вещей (IoT) различные транзисторы, солнечные элементы, светодиоды и датчики были миниатюризированы и интегрированы1. Соответственно, производственные процессы диверсифицируются, конструкция устройства усложняется, а дефекты увеличиваются. Среди различных материалов, используемых в устройствах, аморфный оксид-полупроводник (АОС) является важным соединением полупроводника из-за превосходных электрических свойств, низкотемпературного процесса изготовления и высокой оптической прозрачности по сравнению с обычными TFT на основе кремния2,3. Следовательно, вакансии, вставки и заменители могут выступать в качестве дефектных элементов4,5. Эти оксидные дефекты полупроводника могут действовать по-разному в качестве доноров или ловушек в зависимости от уровня энергии6. Дефекты, которые действуют как ловушки электронов, создают локальные барьеры, увеличивают рассеяние носителей, мешают дрейфовым токам и индуцируют диффузионные токи7. Поэтому для анализа характеристик устройства важно количественно измерить плотность дефектов и энергию активации.

Дефекты в тонких пленках АОС могут существовать на нескольких энергетических уровнях и могут иметь больше дефектов, чем сообщалось ранее8,9. Однако измеримый диапазон плотности дефектов и энергии активации ограничен из-за различий в электрической и оптической реакционной способности в зависимости от материалов10. Кроме того, не существует подходящей методологии, которая могла бы напрямую анализировать дефекты межфазного состояния между каждым структурным слоем, наличие которого установлено в устройстве. Например, с помощью метода накачки заряда можно измерить плотность дефектов и энергию активации посредством моделирования путем подачи напряжения на затвор в виде импульса на устройство. Однако, поскольку изгиб полосы как функция напряжения на затворе варьируется в зависимости от структуры устройства и свойств канала, разрешение измерения также варьируется. Спектроскопия переходных процессов на глубоких уровнях (DLTS) также может количественно измерять дефекты, анализируя изменение емкости во время заряда/разряда в зависимости от температуры11,12. В этом методе прямое сравнение с характеристиками устройства структуры TFT затруднено, поскольку для измерения точной емкости электрод должен быть выполнен в виде вертикального контакта Шоттки. В нашем последнем исследовании нам удалось количественно измерить дефекты всего в нескольких сотнях мэВ от минимума зоны проводимости13. Поэтому существует потребность в методе, позволяющем количественно измерять дефекты, распределенные на различных уровнях запрещенной зоны.

В этой статье уровень Ферми a-IGZO TFT регулируется путем применения отрицательного смещения затвора для расширения диапазона количественного анализа с использованием фотоиндуцированной токовой переходной спектроскопии (PICTS). Для анализа больших объемов данных, полученных путем измерений, была использована улучшенная методика машинного обучения с высоким разрешением, быстрым анализом и надежностью. Кроме того, с помощью расчетов теории функционала плотности была исследована физическая природа дефектных состояний. Характеристики устройства были проанализированы через измеренный дефект и исследована роль дефекта.