Вплив часу формування синтезованих наноструктур на морфологічні показники їх якості – зростання діаметра пор у наноструктурованому покритті
DOI:
https://doi.org/10.24027/2306-7039.4.2020.224294Анотація
Синтез наноструктур на поверхні напівпровідників з регульованими якістю, властивостями і розмірами нанооб’єктів залишається вирішальним питанням останніх десятиліть. Дієвим механізмом контролю якості стосовно наноструктур можна вважати визначення кореляцій між умовами синтезу та виміряними їхніми морфологічними властивостями, які обумовлюються виникненням квантово-розмірних ефектів при переході до наномасштабу і характеризуються надвеликою питомою поверхнею, активними поверхневими станами, надмалими розмірами й різноманітністю типів наноматеріалів.
У статті проаналізовано й експериментально досліджено основні механізми синтезу наноструктур заданого рівня якості на поверхні напівпровідників. На основі метрологічно обґрунтованих і спроможних результатів репрезентативних досліджень синтезу наноструктур на поверхні фосфіду індію визначено закономірності процесу пороутворення у нанопокритті у часі: кореляційні залежності між часом формування наноструктур та їхніми морфологічними властивостями, основні критичні точки синтезу – початок та кінець пороутворення, темпи росту діаметрів пор з часом. Побудовано рівняння тренду залежності діаметра пор від часу травлення на базі статистичного методу кінцевих різниць у параболічному вигляді. Встановлено, що темпи росту діаметра пор на поверхні напівпровідника залежать від процесів, що відбуваються на межі розділу напівпровідник/електроліт. Крім того, перевірка гіпотези гетероскедантичності показала, що розмір пор зумовлюється не тільки часом травлення, а й іншими технологічними чинниками та вихідними параметрами напівпровідника. Проведені дослідження дозволили зрозуміти динаміку процесу пороутворення та дали змогу шляхом варіювання його тривалості формувати наноструктури із заданими параметрами та рівнем якості на поверхні напівпровідників.Посилання
Karoui F.S., Karoui A. Application of quantum mechanics for computing the vibrational spectra of nitrogen complexes in silicon nanomaterials. Some Applications of Quantum Mechanics, 2012, vol. 6, pp. 131–166.
Ouyang J. Application of nanomaterials in two-terminal resistive-switching memory devices. Nano reviews, 2010, vol. 1(1), 5118, pp. 1–14. doi: https://doi.org/10.3402/nano.v1i0.5118
Suchikova J.A. Synthesis of indium nitride epitaxial layers on a substrate of porous indium phosphide. Journal of Nano- and Electronic Physics, 2015, vol. 7, no. 3, pp. 03017-1–03017-3.
Bademosi A.T. Trapping of Syntaxin1a in Presynaptic Nanoclusters by a Clinically Relevant General Anesthetic. Cell reports, 2018, vol. 22, no. 2, pp. 427–440. doi: https://doi.org/10.1016/j.celrep.2017.12.054
Serrano G.R., Stafford S., Gun’ko Y.K. Recent Progress in Synthesis and Functionalization of Multimodal Fluorescent-Magnetic Nanoparticles for Biological Applications. Applied Sciences, 2018, vol. 8, no. 2, pp. 172–195. doi: https://doi.org/10.3390/app8020172
Suresh S. Semiconductor nanomaterials, methods and applications: a review. Nanoscience and Nanotechnology, 2013, vol. 3, no. 3, pp. 62–74.
Diachenko O.V., Dobrozhan O.A., Opanasyuk A.S., Ivashchenko M.M., Protasova T.O., Kurbatov D.I., Čerškus A. The influence of optical and recombination losses on the efficiency of thin-film solar cells with a copper oxide absorber layer. Superlattices and Microstructures, 2018, vol. 122, pp. 476–485. doi: https://doi.org/10.1016/j.spmi.2018.06.063
Bolshakov V., Kosach N., Pavlova G., Chernyshenko O. Epistemological aspects of technical regulation of providing production quality. Measuring Equipment and Metrology, 2019, vol. 80, no. 6, pp. 41–45.
Suchikova Y.A., Kidalov V.V., Sukach G.A. Influence of dislocations on the process of pore formation in n-InP (111) single crystals. Semiconductors, 2011, vol. 45, no. 1, pp. 121–124. doi: https://doi.org/10.1134/S1063782611010192
Skliarov V. Nondestructive evaluation and monitoring of vibration characteristics of equipment by MEMS sensors. Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering, 113801H (22 April 2020). doi: https://doi/org/10.1117/12.2553683
Suchikova J.A. Kidalov V.V., Sukach G.A. Blue shift of photoluminescence spectrum of porous InP. ECS Transactions, 2010, vol. 25, no. 24, pp. 59–64.
Kumari P. Nanomaterials in Cosmetics: Regulatory, Quality & Safety Assessment. Applied Clinical Research, Clinical Trials and Regulatory Affairs, 2017, vol. 4, no. 2, pp. 99–106. doi: https://doi.org/10.2174/2213476X04666170629153512
Suchikova Y.A., Kidalov V.V., Sukach G.A. Influence of the carrier concentration of indium phosphide on the porous layer formation. Journal of Nano- and Electronic Physics, 2010, vol. 2, no. 4, pp. 75–81.
Beal S.L. Sample size determination for confidence intervals on the population mean and on the difference between two population means. Biometrics, 1989, vol. 45, no. 3, pp. 969–977. doi: https://doi.org/10.2307/2531696
Rutledge D.N., Barros A.S. Durbin–Watson statistic as a morphological estimator of information content. Analytica Chimica Acta, 2002, vol. 454(2), pp. 277–295. doi: https://doi.org/10.1016/S0003-2670(01)01555-0
Bliemel Fr. Theil’s forecast accuracy coefficient: A clarification. Journal of Marketing Research, 1973, vol. 10, no. 4, pp. 444–446. doi: https://doi.org/10.1177/002224377301000413
Rajko R., Karoly H. Conditional Fisher’s exact test as a selection criterion for pair-correlation method. Type I and Type II errors. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 2001, vol. 57, no. 1, pp. 1–14. doi: https://doi.org/10.1016/S0169-7439(01)00101-0
Renaud O., Maria-Pia V. A robust coefficient of determination for regression. Journal of Statistical Planning and Inference, 2010, vol. 140, no. 7, pp. 1852–1862. doi: https://doi.org/10.1016/j.jspi.2010.01.008
Benkovitz C.M., Neal L.O. Probability calculation for the Durbin-Watson correlation test. Environmental software, 1987, vol. 2, no. 2, pp. 85–88. doi: https://doi.org/10.1016/0266-9838(87)90005-0
Kokoszka P., Rice G., Shang H.L. Inference for the autocovariance of a functional time series under conditional heteroscedasticity. Journal of Multivariate Analysis, 2017, vol. 162, no. C, pp. 32–50. doi: https://doi.org/10.1016/j.jmva.2017.08.004
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
ПОЛІТИКА, ЯКА РЕКОМЕНДУЄТЬСЯ ЖУРНАЛАМ, ЩО ПРОПОНУЮТЬ ВІДКРИТИЙ ДОСТУП З ЗАТРИМКОЮ
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи, яка через 12 місяців з дати публікації автоматично стає доступною на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
