ИССЛЕДОВАНИЕ АМОРФИЗАЦИИ КРЕМНИЯ ИОНАМИ КСЕНОНА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРОСВЕЧИВАЮЩЕЙ ЭЛЕКТРОННОЙ МИКРОСКОПИИ И МОДЕЛИРОВАНИЯ МЕТОДОМ МОНТЕ-КАРЛО

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Для аморфизации монокристаллической кремниевой подложки использованы ионы ксенона с энергией 5 и 8 кэВ. Образцы поперечного сечения облученных областей исследованы методом просвечивающей электронной микроскопии в режиме светлого поля и на основе анализа полученных изображений определены толщины аморфизированных слоев. Моделирование процесса ионной бомбардировки выполнено методом Монте-Карло, которое с использованием модели критической плотности дефектов позволило получить теоретические оценки толщин этих слоев. Результаты вычислений сравнивали с экспериментальными данными. Показано, что моделирование методом Монте-Карло с приемлемой точностью описывает процесс аморфизации монокристаллического кремния ускоренными ионами ксенона низких энергий.

Об авторах

О. В. Подорожний

Национальный исследовательский университет "МИЭТ"

Email: lemi@miee.ru
Зеленоград, Москва, 124498 Россия

А. В. Румянцев

Национальный исследовательский университет "МИЭТ"

Email: lemi@miee.ru
Зеленоград, Москва, 124498 Россия

Н. И. Боргардт

Национальный исследовательский университет "МИЭТ"

Email: lemi@miee.ru
Зеленоград, Москва, 124498 Россия

Д. К. Миннебаев

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: lemi@miee.ru
Москва, 119991 Россия

А. Е. Иешкин

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: lemi@miee.ru
Москва, 119991 Россия

Список литературы

  1. Ghosh B., Ray S.C., Pattanaik S., Sarma S., Mishra D.K., Pontsho M., Pong W. F. // J. Phys. D. 2018. V. 51. No 9. P. 095304. https://doi.org/10.1088/1361-6463/aaa832
  2. Vasquez L., Redondo-Cubero A., Lorenz K., Palomares F.J., Cuerno R. // J. Phys.: Condens. Matter. 2022. V. 34. No 33. P. 333002. https://doi.org/10.1088/1361-648X/ac75a1
  3. Hlawacek G., Veligura V., van Gastel R., Poelsema B. // J. Vac. Sci. Technol. B. 2014. V. 32. No 2. P. 020801. https://doi.org/10.1116/1.4863676
  4. Petrov Y.V., Vyvenko O.F. // Beilstein J. Nanotechnol. 2015. V. 6. No 1. P. 1125. https://doi.org/10.3762/bjnano.6.114
  5. Cherepin V.T. Secondary Ion Mass Spectroscopy of Solid Surfaces. CRC Press, 2020. 138 p. https://doi.org/10.1201/9780429070327
  6. Sawyer W.D., Weber J., Nabert G., Schmälzlin J., Habermeier H.-U. // J. Appl. Phys. 1990. V. 68. P. 6179. https://doi.org/10.1063/1.346908
  7. Fleisher E.L., Norton M.G. // Heterog. Chem. Rev. 1996. V. 3. No 3. P. 171. https://doi.org/10.1002/(SICI)1234-985X(199609)3:33.0.CO;2-D
  8. Smith N.S., Notte J.A., Steele A.V. // MRS Bull. 2014. V. 39. No 4. P. 329. https://doi.org/10.1557/mrs.2014.53
  9. Höflich K., Hobler G., Allen F.I. et al. // Appl. Phys. Rev. 2023. V. 10. No 4. https://doi.org/10.1063/5.0162597
  10. Donovan E.P., Hubler G.K., Waddell C.N. // Nucl. Instrum. Methods Phys. Res. B. 1987. V. 19-20. P. 590. https://doi.org/10.1016/S0168-583X(87)80118-0
  11. Mikhailenko M.S., Pestov A.E., Chkhalo N.I., Zorina M.V., Chernyshev A.K., Salashchenko N.N., Kuznetsov I.I. // Appl. Opt. 2022. V. 61. No 10. P. 2825. https://doi.org/10.1364/AO.455096
  12. Van Leer B., Genc A., Passey R. // Microsc. Microanal. 2017. V. 23. No 1. P. 296. https://doi.org/10.1017/S1431927617002161
  13. Kelley R., Song K., Van Leer B., Wall D., Kwakman L. // Microsc. Microanal. 2013. V. 19. No 2. P. 862. https://doi.org/10.1017/S1431927613006302
  14. Rumyantsev A.V., Borgardt N.I., Prikhodko A.S., Chaplygin Yu.A. // Appl. Surf. Sci. 2021. V. 540. P. 148278. https://doi.org/10.1016/j.apsusc.2020.148278
  15. Wittmaack K., Oppolzer H. // Nucl. Instrum. Methods Phys. Res. B. 2011. V. 269. No 3. P. 380. https://doi.org/10.1016/j.nimb.2010.11.025
  16. Румянцев А.В., Приходько А.С., Боргардт Н.И. // Поверхность. Рентген., синхротр. и нейтрон. исслед. 2020. No 9. P. 103. https://doi.org/10.31857/S1028096020090174
  17. Huang J., Löffler M., Moeller W., Zschech E. // Microelectron. Reliab. 2016. V. 64. P. 390. https://doi.org/10.1016/j.microrel.2016.07.087
  18. Румянцев А.В., Боргардт Н.И., Волков Р.Л. // Поверхность. Рентген. синхротр. и нейтрон. исслед. 2018. No 6. С. 102. https://doi.org/10.7868/S0207352818060197
  19. Li Y.G., Yang Y., Short M.P., Ding Z.J., Zeng Z., Li J. // Sci. Rep. 2015. V. 5. No 1. P. 18130. https://doi.org/10.1038/srep18130
  20. Cerva H., Hobler G. // J. Electrochem. Soc. 1992. V. 139. No 12. P. 3631. https://doi.org/10.1149/1.2069134
  21. Huang J., Loeffler M., Muehle U., Moeller W., Mulders J.J.L., Kwakman L.F.Tz., Van Dorp W.F., Zschech E. // Ultramicroscopy. 2018. V. 184. P. 52. https://doi.org/10.1016/j.ultramic.2017.10.011
  22. Mayer J., Giannuzzi L.A., Kamino T., Michael J. // MRS Bull. 2007. V. 32. No 5. P. 400. https://doi.org/10.1557/mrs2007.63
  23. Eckstein W. Computer Simulation of Ion-Solid Interactions: Berlin-Heidelberg: Springer, 1991. 296 p. https://doi.org/10.1007/978-3-642-73513-4
  24. Mutzke A., Bandelow G., Schmid K. News in SDTrimSP Version 5.05, 2015. 46 p.
  25. Wilson W.D., Haggmark L.G., Biersack J.P. // Phys. Rev. B. 1977. V. 15. No 5. P. 2458. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.15.2458
  26. Oen O.S., Robinson M.T. // Nucl. Instrum. Methods. 1976. V. 132. P. 647. https://doi.org/10.1016/0029-554X(76)90806-5
  27. Lindhard J., Scharff M. // Phys. Rev. 1961. V. 124. No 1. P. 128. https://doi.org/10.1103/PhysRev.124.128
  28. Süle P., Heinig K.-H. // J. Chem. Phys. 2009. V. 131. P. 204704. https://doi.org/10.1063/1.3264887
  29. Mutzke A., Eckstein W. // Nucl. Instrum. Methods Phys. Res. B. 2008. V. 266. No 6. P. 872. https://doi.org/10.1016/j.nimb.2008.01.053
  30. Wittmaack K. // Phys. Rev. B. 2003. V. 68. No 23. P. 235211. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.68.235211

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Институт физики твердого тела РАН, Российская академия наук, 2025

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».