Modelling of insulating potential in ultra-thin (42 Å) silicon oxide film

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Based on previously conducted measurements of the tunneling current-voltage characteristics of metal-SiO2-Si (MOS) structures, modeling of the insulating potential in an ultra-thin (4.2 nm) silicon oxide film was performed. The potential in the dielectric was defined in the shape of a trapezoid, with the lateral slopes simulating transition layers and the top base representing the bulk of SiO2. The model parameters – the barrier height and the coordinates of the trapezoid's corner points – were calculated to achieve the maximum match between the experimental and theoretical voltage derivatives of the current logarithm. Common features of the insulating potential, similar to those in thinner silicon oxide films (3.7 nm), were identified: the barrier occupies up to half of the nominal volume of the dielectric gap and is shifted towards the gate electrode, with its slope towards the semiconductor substrate being much more gradual compared to the slope adjacent to the gate.

Full Text

Restricted Access

About the authors

E. I. Goldman

Frayzino branch Kotelnikov Institute of Radio-engineering and Electronics of RAS

Email: gvc@ms.ire.rssi.ru
Russian Federation, Vvedensky Square, 1, Fryazino, Moscow region, 141190

G. V. Chucheva

Frayzino branch Kotelnikov Institute of Radio-engineering and Electronics of RAS

Author for correspondence.
Email: gvc@ms.ire.rssi.ru
Russian Federation, Vvedensky Square, 1, Fryazino, Moscow region, 141190

I. A. Shusharin

Frayzino branch Kotelnikov Institute of Radio-engineering and Electronics of RAS

Email: gvc@ms.ire.rssi.ru
Russian Federation, Vvedensky Square, 1, Fryazino, Moscow region, 141190

References

  1. Zwanenburg F.A., Dzurak A.S., Morello A. et al. // Rev. Mod. Phys. 2013. V. 85. № 3. P. 961.https://doi.org/10.1103/RevModPhys.85.961.
  2. Красников Г.Я., Горнев Е.С., Матюшкин И.В. // Электрон. техника. Сер. 3. Микроэлектроника. 2018. С. 63.
  3. Черняев М.В., Горохов С.А., Патюков С.И., Резванов А.А. // Электрон. техника. Сер. 3. Микроэлектроника. 2022. С. 31.
  4. Muller D.A., Sorsch T., Moccio S. et al. // Nature. 1999. V. 399. № 6738. P. 758.https://doi.org/10.1038/21602.
  5. Vasudevan R., Pilania G., Balachandran P.V. // J. Appl. Phys. 2021. V. 129. P. 070401.https://doi.org/10.1063/5.0043300.
  6. Тахтамиров Э.Е., Волков В.А. // ЖЭТФ. 1999. Т. 116. № 5. С. 1843.
  7. Андо Т., Фаулер А., Стерн Ф. Электронные свойства двумерных систем. М.: Мир, 1985.
  8. Барабан А.П., Булавинов В.В., Коноров П.П. Электроника слоев на кремнии. Л.: Изд-во ЛГУ, 1988.
  9. Гольдман Е.И., Левашов С.А., Чучева Г.В. // ФТП. 2019. Т. 53. № 4. С. 481.https://doi.org/10.21883/FTP.2019.04.47444.9011.
  10. Белорусов Д.А., Гольдман Е.И., Нарышкина В.Г., Чучева Г.В. // ФТП. 2021. Т. 55. № 1. С. 24.https://doi.org/10.21883/FTP.2021.01.50379.9511.
  11. Гольдман Е.И., Ждан А.Г., Кухарская Н.Ф., Черняев М.В. // ФТП. 2008. Т. 42. № 1. С. 94.
  12. Гольдман Е.И., Чучева Г.В., Шушарин И.А. // ФТП. 2022. Т. 56. № 3. С. 328.https://doi.org/10.21883/FTP.2022.03.52119.9756.
  13. Тихонов А.Н., Арсенин В.А. Методы решения некорректных задач. М: Наука, 1986.
  14. Гольдман Е.И., Иванов В.А. Адаптивный тихоновский алгоритм построения производных экспериментальных зависимостей. Препринт ИРЭ АН СССР № 22(551). М.: ИРЭ АН СССР, 1990. 24с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Experimental dependences of the logarithm of the tunnel current of MOSFET structures on voltage: 1 — the VAC branch corresponding to semiconductor depletion, 2 — the VAC branch corresponding to semiconductor enrichment.

Download (61KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Derivatives of experimental dependences of the tunnel current logarithm on voltage: 1 is the VAC branch corresponding to semiconductor depletion, 2 is the VAC branch corresponding to semiconductor enrichment; the dotted line marks the areas near the minimum and maximum voltages, constructed by interpolating the results from nearby “reliable” intervals.

Download (70KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Dependence of the functional Ω on the number of the five N5 parameters of the model trapezoidal potential for для m0/m =1.8

Download (134KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Model profile of the insulating potential in a MOSFET structure with an ultrathin oxide.

Download (72KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».