利用辉光放电质谱法研究不同加工表面碳化硅晶圆中元素含量的检测方法

《Spectrochimica Acta Part B: Atomic Spectroscopy》：Study on the detection of element content of silicon carbide wafers on different processed surfaces by glow discharge mass spectrometry

硅 carbide晶圆表面杂质分析技术研究。采用GDMS确定最佳放电条件为2.5mA和1100V，建立铝元素校正曲线使检测精度提升。比较线切割、研磨、机械抛光和化学机械抛光工艺发现线切割晶圆表面元素浓度显著升高，化学机械抛光可有效减少表面杂质对GDMS的影响。研究为优化SiC晶圆制备工艺提供理论依据。

　　在第三代半导体材料的快速发展和广泛应用背景下，对碳化硅（SiC）晶圆的杂质分析变得愈发重要。碳化硅因其卓越的电子迁移率、低导通电阻和高电流密度，已成为广泛应用于功率电子设备的成熟材料。然而，为了确保这些高功率器件的性能和可靠性，必须对SiC晶圆表面的杂质进行精确检测。表面的金属杂质和颗粒污染物可能成为载流子散射和复合中心，从而降低载流子迁移率和寿命。此外，表面的清洁程度对于高质量的外延生长至关重要，因为杂质可能诱导扩展缺陷，最终导致器件失效。因此，开发出一种准确且可靠的方法来检测和分析SiC晶圆中的杂质含量，是宽禁带半导体材料领域亟需解决的科研挑战。

本研究旨在探讨如何优化碳化硅晶圆的杂质检测方法，特别是针对铝（Al）元素的相对灵敏度因子（RSF）进行校正，并利用等离子体发射光谱（GDMS）技术对不同加工工艺处理后的SiC晶圆表面元素分布进行分析。通过系统性的实验研究，本文进一步完善了GDMS在表面杂质分析和清洁度评估方面的应用框架。研究结果不仅有助于优化晶圆制备流程，还为实现更精确的SiC材料杂质表征提供了理论支持。

在实验过程中，采用了多种加工工艺，包括线切割、研磨、机械抛光（MP）和化学机械抛光（CMP）。通过对不同处理工艺下的晶圆进行比较分析，发现线切割晶圆的表面元素浓度明显高于其他样品。这表明，线切割可能会在晶圆表面引入额外的杂质或元素富集现象。相比之下，CMP技术在减少表面杂质对GDMS检测结果的影响方面表现出更高的效率。这些发现对于优化晶圆制备流程、提高杂质检测的准确性具有重要意义。

为了提高Al元素的检测精度，本研究通过构建校准曲线确定了Al元素的RSF值，并对检测结果进行了校正。实验结果显示，在Al含量范围为5×10^16至5×10^17 cm^-3时，RSF值为1.55的校正显著提升了检测的准确性。这一结果为后续的SiC晶圆杂质检测提供了重要的参考依据。此外，研究还探讨了不同加工工艺对表面元素浓度的影响，发现不同的加工方式会导致表面元素的分布发生变化，从而影响GDMS的检测效果。因此，选择合适的加工工艺对于获得高质量的检测数据至关重要。

GDMS作为一种直接固体注入的分析技术，能够实现ng/g级别的检测限，具有高灵敏度和适用于快速分析高纯度样品的优点。在实验过程中，通过调整放电参数，如电流和电压，可以优化GDMS的检测效果。研究发现，在恒定电流模式下，通过调整氩气流量可以改变电压，而在恒定电压模式下，通过调整氩气流量可以改变电流。实验表明，随着氩气流量的增加，电流也会增加，而电压则会降低。这种放电模式的选择对于确保检测结果的准确性和可靠性具有重要意义。

此外，研究还探讨了不同加工工艺对表面元素检测的影响。例如，线切割晶圆由于加工过程中可能引入更多的杂质，其表面元素浓度明显高于其他样品。而CMP技术通过温和的溅射作用，能够有效去除表面的杂质和氧化层，从而减少表面杂质对检测结果的干扰。这些结果表明，不同的加工方式会对最终的检测数据产生显著影响，因此在选择加工工艺时需要充分考虑其对杂质分布的影响。

在实验过程中，为了消除AlN和Al?O?绝缘层对Al元素检测的干扰，采用了半绝缘的SiC晶圆作为检测材料。通过使用精确控制Al掺杂浓度的SiC晶圆进行校准，确保了Al含量检测的准确性。同时，研究还探讨了不同基质材料对RSF值的影响，发现不同基质材料的RSF值可能存在差异，因此在进行定量分析时需要考虑基质匹配的问题。

此外，本研究还通过实验分析了GDMS在不同基质材料中的应用潜力。例如，Gagan Paudel等人指出，对于特定元素X在基质M中的RSF值，可以通过实验方法进行确定和校正。这表明，RSF值的校正对于提高检测结果的准确性具有重要意义。同时，研究还探讨了不同加工工艺对表面元素浓度的影响，发现不同的加工方式会导致表面元素的分布发生变化，从而影响GDMS的检测效果。

为了确保检测结果的准确性和可靠性，研究采用了优化的测量条件，包括精确控制的Al掺杂浓度和合适的放电参数。通过进行多次重复测量，计算了测量结果的标准偏差，并根据三倍标准偏差（3σ）确定了不同元素的检测限。这些数据为后续的定量分析提供了重要的参考依据。同时，研究还探讨了不同加工工艺对表面元素浓度的影响，发现不同的加工方式会导致表面元素的分布发生变化，从而影响GDMS的检测效果。

在结论部分，研究指出GDMS作为一种半定量的元素分析技术，具有无需参考标准即可快速检测样品的优点，使其在半导体材料表征中具有重要价值。通过系统性的实验研究，本文确定了SiC晶圆的最佳放电条件为2.5 mA和1100 V，并通过分析溅射凹坑的形态和基质元素的强度，进一步优化了GDMS的检测流程。这些结果不仅为SiC晶圆的杂质检测提供了理论支持，也为相关领域的研究提供了重要的参考依据。

综上所述，本研究通过系统性的实验和分析，探讨了如何优化GDMS在SiC晶圆杂质检测中的应用，特别是在铝元素的RSF校正和不同加工工艺对表面元素浓度的影响方面取得了重要进展。这些研究结果对于提高SiC材料的杂质检测精度和优化晶圆制备流程具有重要意义，同时也为相关领域的研究提供了新的思路和方法。