写真による伝導帯下2eV以内のInGaZnOの欠陥状態の定量分析

Scientific Reports volume 13、記事番号: 13407 (2023) この記事を引用

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メトリクスの詳細

この研究では、電子構造における欠陥状態の分布と量に関連する拡張欠陥特性の光誘起電流測定における酸素分圧の機能を調査します。 フェルミ準位は、TFT 構造に負のゲート バイアスを印加することで調整され、活性化エネルギーの測定可能範囲は < 2.0 eV まで拡張されました。 密度汎関数理論に基づく計算を使用して、酸素分圧の関数として欠陥特性の変化と浅いレベルと深いレベルでの欠陥の役割を調査します。 負のゲートバイアス下での移動度やしきい値電圧シフトなどのデバイス特性は、浅いレベルと深いレベルの欠陥密度の比と線形相関を示しました。 浅いレベルの欠陥と深いレベルの欠陥は有機的に関連しており、デバイスの特性を理解する際には両方の欠陥を考慮する必要があります。

モノのインターネット (IoT) 技術の継続的な成長により、さまざまなトランジスタ、太陽電池、発光ダイオード、センサーが小型化され、集積化されています1。 これに伴い、製造プロセスが多様化し、デバイス構造が複雑化し、欠陥が増加している。 デバイスに使用されるさまざまな材料の中でも、アモルファス酸化物半導体（AOS）は、従来のシリコンベースの TFT に比べて優れた電気特性、低温製造プロセス、高い光透過性を備えているため、半導体の必須化合物です2、3。 したがって、空孔、挿入物、代替物は欠陥要素として機能する可能性があります4、5。 これらの酸化物半導体の欠陥は、エネルギーレベルに応じてドナーまたはトラップサイトとして異なる働きをします6。 電子トラップとして機能する欠陥は、局所的な障壁を形成し、キャリアの散乱を増加させ、ドリフト電流を妨害し、拡散電流を誘導します7。 したがって、デバイスの特性を解析するためには、欠陥密度や活性化エネルギーを定量的に測定することが重要です。

AOS 薄膜の欠陥はいくつかのエネルギー レベルで存在する可能性があり、以前に報告されているものよりも多くの欠陥が存在する可能性があります 8,9。 しかし、材料による電気的・光的反応性の違いにより、欠陥密度や活性化エネルギーの測定範囲は限られます10。 さらに、デバイス内に存在すると判断される各構造層間の界面状態欠陥を直接解析できる適切な方法論は存在しない。 例えば、チャージポンプ法では、ゲート電圧をパルスとしてデバイスに印加することで、モデル化を通じて欠陥密度や活性化エネルギーを測定できます。 ただし、ゲート電圧の関数としてのバンドの曲がりはデバイスの構造とチャネル特性に応じて変化するため、測定分解能も変化します。 深準位過渡分光法 (DLTS) は、充電/放電中の静電容量の変化を温度の関数として分析することにより、欠陥を定量的に測定することもできます 11,12。 この方法では、正確な静電容量を測定するには電極を垂直ショットキー接触にする必要があるため、TFT構造のデバイス特性と直接比較することは困難です。 私たちの最後の研究では、伝導帯の最小値からわずか数百 meV 離れた欠陥を定量的に測定することができました13。 したがって、バンドギャップ内のさまざまなレベルに分布する欠陥を定量的に測定できる方法が必要です。

この論文では、a-IGZO TFT のフェルミ準位を負のゲート バイアスを印加することで調整し、光誘起電流過渡分光法 (PICTS) を使用した定量分析の範囲を拡張します。 測定によって得られた大量のデータの分析には、高分解能、高速分析、信頼性を備えた改良された機械学習技術が使用されました。 さらに、密度汎関数理論計算を通じて欠陥状態の物理的起源を調査しました。 測定された欠陥を通じてデバイスの特性が解析され、欠陥の役割が調査されました。