Раздел 2. ОСОБЕННОСТИ МЕТОДОВ ДИАГНОСТИКИ

Раздел 2. ОСОБЕННОСТИ МЕТОДОВ ДИАГНОСТИКИ
И АНАЛИЗА МИКРО- И НАНОСИСТЕМ
Нужно дополнить примерами возможных воздействий измерительных агентов ( хотя бы
на основе Неволина стр 45)и примерами некорректности однопараметровых измерений,
хотя бы на примере толщин слоёв
В названии отображено неразрывное единство микроэлектроники и
нанотехнологии.
Это подтверждается не только соответствием распространенному
определению нанотехнологии как области науки и техники, у объектов
которой хотя бы один из размеров не превосходит 100нм, но и тем, что
свойства элементов структур всё в большеё степени определяются
свойствами «соседей». Базовые элементы современных микроэлектронных
устройств, промышленно выпускаемые миллиардами ежечасно, давно
перешагнули этот рубеж. Длины каналов современных МДП транзисторов
находятся на уровне 90 -45 нм и в ближайшие годы достигнут 32-х -22 нм, а
толщины слоёв заданного состава, обладающих заданным комплексом
свойств, находятся в диапазоне единиц и долей нанометров. В то же время
рутинный диаметр пластин кремния, на которых производятся интегральные
микроэлектронные схемы, достиг 300 мм и не исключено его возрастание до
450 мм в ближайшем десятилетии. Необходимая для обеспечения выхода
годных схем и их последующего функционирования локальность
определения и контроля свойств возрастает по мере уменьшения
топологических норм и размеров элементов. Использование тестовых
объектов, т.е. специально созданных областей контроля, способствует
снижению уровня требований по быстродействию, но не приводит к
принципиальному разрешению противоречия.
Противоречия между локальностью измерений, площадью
контролируемого образца, длительностью и стоимостью измерений по мере
развития микроэлектроники и нанотехнологии возрастают. Поиск и
реализация путей преодоления этих противоречий - одна из отличительных
особенностей диагностики микро- и наносистем.
Вторая особенность диагностики микро- и наносистем в том, что число
параметров и связей между ними растёт при переходе от макро- к микро-, и в
особой мере к наноструктурам и системам.
Определение нанотехнологии как области науки и техники, свойства
объектов которой определяются зависимостями от их размеров и свойств
контактирующих с ними сред, является, с нашей точки зрения, более
информативно. При уменьшении размеров до так называемых
характеристических длин могут изменяться не только абсолютные значения
параметров, но и сами зависимости этих величин от внешних воздействий,
также как и связи между параметрами. При переходе к размерам,
сопоставимым и меньшим характеристических, так называемые удельные
7
характеристики: плотность, кинетические коэффициенты (например,
проводимость, теплопроводность, ЭДС Холла), параметры, описывающие
зонный энергетический электронный спектр (зависимости энергии носителей
заряда от импульса, ширина запрещённой зоны), термодинамические
характеристики (температуры фазовых переходов, теплоёмкость) становятся
зависимыми от геометрических размеров образца и свойств окружающей его
среды. Это лишает такие параметры возможности служить идентификации
материала и лишает результаты измерений обычной определенности, если не
известны геометрические параметры и влияние соседствующих сред.
Например, указание материала, из которого создан макрообъект, позволяет
судить о ряде его физических и химических свойств. Однако, для
нанокластеров ряда элементов периодическая система становится минимум
трёхмерной, и, например, изменение количества атомов в кластере алюминия
может изменять его свойства от металлических к металлоидным, также как и
его температуру плавления, термодинамические, оптические и
электрофизические свойства. Также весьма значимой , во многом
определяющей свойства элементов и структуры может быть плотность
размещения элементов, от которой зависит их взаимное влияние. Свойства
наносистемы определяются не только «объёмными» свойствами материалов,
входящих в систему, но и «поверхностными» свойствами, и те и другие
свойства определяются составом, структурой, структурным совершенством
областей и соседствующих сред и предысторией структуры.
Особенностью диагностики микро- и наноструктур является то, что при
переходе к нанометровым размерам количество параметров, нужных для
описания свойств элементов, структур и систем на их основе элементов
резко возрастает.
§2.1. Возможность модификации объекта измерений или его
состояния измерительными агентами - одна из особенностей
диагностики наноструктур
Принципиально, модификация измеряемого значения параметра
состояния следует из соотношения неопределённостей. Эти вопросы будут
обсуждены далее при рассмотрении точностных характеристик диагностики
наносистем. Влияние акта измерения на состояние системы определяется
высокой концентрацией энергии измерительного агента и, или, поля. Это в
первую очередь относится к зондовым измерениям, но также свойственно и
ситуациям, возникающим при измерениях свойств слоёв и кластеров. На
первый взгляд значения энергии и поля могут быть определены заранее.
Действительно, зная прикладываемое воздействие и свойства объекта,
принципиально можно рассчитать возникающие напряжённости полей,
действующие силы, выделяемые энергии и их распределения. К сожалению,
если внешнее воздействие – разность потенциалов, интенсивность
падающего излучения, ток зонда, силу механического воздействия и т.п.
8
можно измерить и регулировать, то расчёт возникающих полей и
воздействий требует знания свойств исследуемой и прилегающих областей и
зависимостей свойств от воздействий. При изучении новых или
неоднородных структур такими знаниями перед исследованием, как правило,
не располагают, поэтому проводимые расчёты носят ориентировочный
характер.
Модификация объекта в условиях измерения может вызываться
действием ряда сил и проходить как результат различных процессов.
Спецификой измерений наноструктур является возможность изменения
соотношения сил и процессов по мере модификации. Примерами могут
служить – изменение соотношения сил Кулона и Казимира в зависимости от
расстояния, саморазвивающиеся фазовые переходы и процессы
тепловыделения при локальных фазовых переходах, процессы
массопереноса, инициируемые локальными полями, напряжениями,
температурными градиентами. Во всех этих ситуациях сообщение энергии
или создание полей «малыми» воздействиями например, наноамперных
токов, может приводить к гигантским локальным и
самораспространяющимся воздействиям.
Для выяснения и возможного исключения влияния измерительного
агента на результат необходимы данные по зависимости измеряемого
параметра от величины воздействия и его продолжительности.
Изменения могут носить как обратимый, так и необратимый характер
Следует отметить, что время изменения может быть весьма малым. Так,
например, перенос ионов серебра в структурах серебро – сульфид серебра и
последующая нейтрализация до атомов серебра при сканирующей
туннельной микроскопии приводит к образованию серебряных нановыступов
за время ~10-9c. Не менее значимыми могут быть изменения, вызываемые
возникающими механическими перемещениями, не только в контактной, но
и в бесконтактных модах измерений. Поэтому весьма целесообразными,
особенно на этапе разработки методики, является использование т.н.
«станций» и проверки неизменности начального состояния по крайней мере
по отклику. Особую осторожность следует соблюдать при определении
свойств систем, в элементах которых возможны фазовые переходы. При
измерениях свойств с нанометровым разрешением, как указывалось выше, в
единице объёма в области контроля может выделяться гигантская энергия и
действовать весьма высокие электрическое поле и механические напряжения.
Соотношения, позволяющие оценить эти величины, известны, однако, речь
идёт только об оценке, поскольку, как правило, применимость значений
свойств и базовых соотношений к структурам пониженной размерности и в
переменных условиях, априори неизвестна.
При определении свойств микро- и наноструктур необходимым
условием является стабилизация свойств окружающей среды и, или, её
воспроизводимое воздействие.
Влияние среды и регламента её воздействия при измерении может быть
обратимым и необратимым. В первом случае это может приводить к
9
нестабильности и невоспроизводимости и ошибочности результатов. Во
втором, к необратимой модификации образца и, или, измерительного
инструмента в результате проведения измерений. Основными, подлежащими
контролю факторами газовой внешней среды является состав, температура и
давление. Особое внимание должно быть уделено влажности, содержанию
химически активных веществ и веществ – растворителей компонент
исследуемого образца. В зависимости от решаемой задачи требования к
среде изменяются, и их обеспечение может стать одним из наиболее трудно
достижимых условий получения достоверного результата. Справочные
данные о растворимости, скоростях реакций следует использовать лишь с
учётом того, что нанометровые изменения могут полностью исказить
результаты исследования, направленного на определение состава и
топологии в нанометровых же масштабах. Локальные электрические поля и
концентрация энергии в зоне исследования могут вызывать протекание
процессов модификации с участием окружающей среды. Следует отметить,
что внешняя среда может способствовать модификации как объекта
измерений, так и самого измерительного инструмента.
Следует обратить внимание на то , что влияние внешней среды зависит
от регламента её действия и наследуемо. Например, для минимизации
влияния газовой фазы, вы проводите откачку до глубокого вакуума ~ 10-10мм
ртутного столба. Тем самым вы увеличиваете время образования
адсорбируемого слоя по сравнению с проведением измерений при более
высоком давлении. Но состояние и состав поверхностного слоя определяется
не только последней стадией, но и предысторией подготовки образца. На
поверхности образца может находиться плёнка органики, адсорбированная
на этапе предварительной откачки. Для очистки поверхности вы подвергаете
её щадящей плазменной обработке низкоэнергетическими ионами аргона.
Но их энергии достаточно для полимеризации нанометрового слоя на
поверхности. Распылением вещества при более энергичном воздействии вы
освобождаетесь от органики, но одновременно и части исследуемого слоя.
Чем больше информативная глубина, которая определяет отклик на
измерительное воздействие, тем при прочих равных условиях меньше
влияние рассматриваемых факторов.
К числу лимитируемых параметров при диагностике микро- и
наноструктур следует отнести топологию, локальность и динамические
характеристики измерительного воздействия и откликов.
Изменение условий и регламента проведения измерений – состава и
свойств окружающей среды, освещения, разности потенциалов и
магнитного поля, локальности воздействия и измерения отклика, могут
эффективно применяться для диагностики, изучения кинетики и
механизма процессов и определения свойств структур и параметров
процессов и их математического описания.
Необходимым условием для выбора условий измерения, проведения
таких оценок и последующей интерпретации данных является
10
воспроизводимость получаемых результатов и неизменность образца по
комплексу свойств.
Поэтому, например, температурные зависимости исследуются как при
подъёме, так и при снижении температуры. Отсутствие гистерезиса – первый
залог корректности проведения измерений. В противном случае речь идёт о
динамических измерениях
§2.2. Модельные представления определяюще важные в
диагностике микро- и наноструктур
Связи между непосредственно измеряемыми макрооткликами и
внешними воздействиями, устройством и составом элементов и структур
становятся априори неизвестными, зависящими не только от размеров
элементов, но и от их окружения. При нахождении макровеличин
непосредственно измеряемыми являются макроотклики на измерительные
воздействия. Макропараметры структур, например кинетические
коэффициенты, модуль Юнга, плотность, находятся в обычном
предположении линейности связи между откликом и воздействием . Однако,
перенесение такого подхода к определению параметров нанообъектов и
структур на их основе не является априори корректным. При изменении
размеров могут изменяться не только значения определяемых величин, но и
сам характер их зависимостей от свойств, сред и воздействий. Поэтому
топологические характеристики объекта исследования являются
первостепенно важными. Однако, без использования модельных
представлении об объекте мы не можем продуктивно определить размеры,
рассматривая его даже, как «чёрный ящик».
Основные направления создания и использования модельных
представлений при диагностике микро- и наносистем
- создание модельных представлений связей топологических
характеристик и откликов объекта на внешние воздействия;
- установление связей между свойствами элемента или системы и
топологией состава, структуры, зарядов и полей;
- установление связей между технологическими факторами, кинетикой
образования и свойствами структур;
- создание моделей, связывающих функциональные параметры
устройств со свойствами структур, определяемых при их изготовлении.
Полученные модели являются основой методов диагностики структур
после завершения процессов их создания, методов диагностики
непосредственно в ходе технологических процессов и методов
прогнозирования функциональных параметров и свойств микро- и
наноструктур на различных этапах их получения. Модели служат
установлению связей между воздействиями и откликами для создания и
апробации теоретического описания структур и процессов их изготовления и
оптимизации параметров и технологии изготовления конечных продуктов и
11
методов определения свойств структур на различных этапах изготовления
структур, оптимизации их функциональных характеристик.
Моделирование наноструктур отличается от моделирования структур с
обычными размерами элементов и микроструктур используемыми системами
уравнений. Так, например, при моделировании структур на основе
полупроводниковых материалов обычно используемая система основных
уравнений полупроводниковой электроники – уравнения плотности токов,
непрерывности и уравнения Пуассона, дополняется уравнением Шрёдингера
Образуется система взаимосвязанных уравнений, решением которой
является, например, распределение носителей заряда и поля. Особенностью
задач является необходимость в ряде случаев рассчитывать изменение
энергетического электронного спектра и его влияние на исследуемые
процессы.
Моделирование систем, в которых приложение внешних воздействий
(разности потенциалов, давления, фотовозбуждения, параметров
ЧТО?окружающей среды) является более сложной задачей. Такая ситуация
возникает при моделировании наноэлектромеханических систем, систем с
переносом ионов и их нейтрализацией электронами или дырками, систем,
моделирующих обратимые химические изменения. Сложность во многом
определяется дополнением системы уравнений новыми, описывающими
влияние ранее не учитывавшихся сил, и явлений.
Так, например, наряду с действием сил упругости и
электростатического притяжения приходится учитывать действие сил
Казимира и Ван-дер-Вальса. Следует учитывать, что ряд широко
используемых соотношений получены в условиях, позволяющих упростить
задачу за счёт слабости воздействий или полей. Так, например, обычное
описание диффузии с учётом действующего электрического поля следует
заменить более строгим , полученным без пренебрежения кажущейся
малостью нелинейных членов. Существенной трудностью при
моделировании таких систем является практическая неизвестность ряда
материальных констант и областей справедливости их применения. Так,
например, в таких системах, в которых сочетаются сильные механические
воздействия и большие электрические поля могут изменяться не только
параметры химического взаимодействия, но и сами их механизмы. Поэтому,
важнейшей задачей диагностики наносистем является определение этих
величин и изучение их поведения в системах.
Нахождение численных значений параметров модели и установление
её адекватности проводится сопоставлением данных измерений полученных
в ходе натурного и, или, вычислительного экспериментов с расчётными по
экзаменуемой модели.
Разнообразие объектов и задач моделирования для целей диагностики
не позволяет рекомендовать какой-либо один алгоритм экономичного
получения модели и её верификации. Тем не менее, уже накопленный опыт
многих исследователей и разработчиков даёт возможности высказать
следующие рекомендации:
12
Определите цель моделирования и требуемую точность модельного
описания .
Пользуйтесь «бритвой Оккамы» - не вводите дополнительных связей и
взаимодействий , покуда без них можно обойтись.
Предварительным анализом задачи определите минимальный круг моделей и
желательно 2-й круг явлений и ситуаций, влияние которых следует
учитывать при недостаточности первого.
Определите те значения свойств и параметров, которые можно
использовать как ограничения при решении прямой и обратной задачи
(комплексные и, или, отрицательные значения, предельные значения и сам
характер величин, например, только целочисленные значения, только
действительные, или только мнимые величины, или значения кратные
определённой величине).
Проанализируйте цели измерения и оцените значения весов каждого
количественно определяемого параметра, критерия пригодности модели. По
этим данным можно составить аддитивный, мультипликативный или
минимаксный критерий отбора описания.
Получив математическое описание модели проведите сопоставление
получаемых значений параметров с известными заранее. Оцените
адекватность модели по критериям адекватности модели, наиболее важным
для решения ваших задач.
При диагностике наноструктур приходится проводить итерационное
моделирование, в котором малое изменение исходных данных может
приводить к резкому изменению искомых свойств. Причинами такой
неустойчивости решений может быть несовершенство используемой
математической модели или метода решения обратной задачи. Однако такая
кажущаяся некорректность может быть заложена в физической сущности
задачи. Речь идёт не только о вариации численных значений параметров, но и
переходе от одной модели к другой при достижении заранее не
определённых условий. Поясним ситуацию следующими примерами.
Определение структуры при малом числе атомов в объекте
существенно отличается от обычных кристаллографических методов / , /
даже, если оно проводится на основе классических методов рентгеновской
дифракции.
При создании моделей неоднородных, в том числе неупорядоченных
сред с проводящими включениями при определённых для каждой среды
условиях может быть превзойдён порог перколяции. При этом изменится не
только значение проводимости системы, но и сами зависимости
кинетических коэффициентов от внешних воздействий, свойств частиц и их
окружения.
Следующим примером может служить переход полупроводник металл- в частицах вещества, в котором металлическое состояние создаётся
за счёт частичного перекрытия валентной зоны и зоны проводимости. При
уменьшении размеров образующиеся подзоны раздвигают положение границ
13
валентной зоны и зоны проводимости, и вещество переходит в
полупроводниковое состояние с конечным значением ширины запрещённой
зоны.
Аналогичная ситуация наблюдается при изменении числа частиц в
кластерах, приводящем к изменению температуры плавления и изменению
термодинамических характеристик.
Эти примеры отображают фундаментальную особенность
наноструктур - существенную зависимость свойств от топологии и внешних
условий и связанную с этим сложность, а в ряде случаев некорректность,
использования априори известных параметров при их диагностике. Поэтому,
при восстановлении моделей по данным используемого метода измерений,
весьма целесообразно как можно шире использовать данные независимых
расчётов и измерений аналогичных структур.
При изучении микро- и наноструктур математические модели редко
описываются выходными аналитическими зависимостями. С одной стороны
получение аналитического описания всегда привлекательно видимой
очевидностью связей большого числа факторов и параметров. Но с другой
стороны , такие аналитические описания зачастую получаются в результате
существенного огрубления явлений и процессов, при вынужденной
регламентации диапазонов изменения факторов. «Непрозрачность»
получаемого аналитического описания делает иллюзорной доступность
анализа связей. Не следует идеализировать аналитическое описание, так как
нередко описывающие функции, сами по себе могут быть оценены лишь
приближённо.
Наиболее распространёнными являются ситуации, в которых
математическое описание модели представляется программой или системой
программ. Глубина такой модели варьируема. Она может начинать описание
объекта с начала первой значимой технологической операции и включать в
себя математическое описание связей варьируемых технологических
параметров с промежуточными или выходными параметрами системы, и
завершать программами определения искомых параметров системы на
основе анализа данных измерений при учёте результатов промежуточного
анализа. При этом варьируемыми могут быть и условия проведения
измерений. Такая модель является комплексом программ, иногда
называемым проблемно-ориентированным пакетом прикладных программ.
Сложность создания и использования таких пакетов по отношению к
наноструктурам неизмеримо выше, чем для обычных структур и процессов.
Это определяется во многом тем, что при изменении факторов, например,
количества атомов в кластере, времени проведения процесса и т.п.
необходима корректировка модельного описания и алгоритмов решения
обратных задач для обеспечения адекватности модели, корректности и
устойчивости решений.
Обычно для диагностики структур по завершению технологической
операции создаётся модель, связывающая искомые параметры системы с
данными измерений и соотношениями и, или, константами, полученными в
14
результате анализа физических явлений, возникающих при взаимодействии
измерительного агента с подобными структурами. Например, при
определении профиля распределения концентрации носителей. заряда в
нанометровых слоях, полученных ионным легированием, в модель
закладывается общий вид ожидаемого распределения, конкретные параметры
которого находятся их варьированием до наилучшего совпадения
экспериментальной спектральной зависимости коэффициента отражения с
рассчитываемой по используемой модели. Особенность создания и
использования модельного описания для диагностики состоит в том, что
выполнение статистических критериев проверки адекватности по
расхождению расчётных данных и результатов натурного эксперимента
является необходимым, но недостаточным условием возможностей
использования модели и области изменения воздействий для целей
диагностики. Для любой модели важно проведение контрольных расчетов :
точности имитации явлений, устойчивости результатов моделирования,
стационарности режима, чувствительности критериев качества к изменению
параметров модели и адекватности модели реальному объекту.
В конечном итоге пригодность модели определяется не только ею, как
таковой, но тем как в совокупности с данными реального эксперимента и
применяемыми алгоритмом и программой решения обратной задачи удаётся
получить значения искомых параметров наносистемы.
Для диагностики нужны не столько модели объектов, сколько
комплексные модели процесса нахождения искомых величин, включающие
в себя модель объекта, модель проведения измерений, алгоритмы и
программы решения прямой и обратной задачи, анализа результатов и
выработки рекомендаций.
Разрешению этих трудностей способствуют проведение измерений
различными агентами и при различных условиях воздействия, использование
методов и одно- и многопараметрового определения свойств.
§2.3. Одно- и многопараметровые измерения
В настоящее время сложились два взаимодополняющих, но
диаметрально противоположных подхода к созданию методов и средств
измерений.
Первый – традиционный, направлен на создание и применение таких
методов, средств и условий, при которых определяется какой-либо один из
параметров исследуемого объекта, но так, чтобы результаты были
минимально зависимыми от других его свойств и условий измерения.
Второй подход, получающий всё большее развитие, направлен на
создание и использование методов и средств, позволяющих в результате
одного измерительного воздействия получить значения ряда параметров.
Разнообразие задач и объектов столь велико, что ни один из этих
подходов не является априори преимущественным. В диагностике микро- и
наноструктур оба подхода значимы. Необходимо сопоставление каждого из
15
подходов с целями и возможностями измерений, качество такого
сопоставления отображает уровень компетентности.
Возможность определения какого-либо одного параметра независимо
от значений других и условий измерения основана на идеализации объекта и
связей между воздействиями и свойствами. Применимость такой
идеализации в простейшем случаях определяется приемлемостью
погрешности, вызываемой ею. Но по мере уменьшения размеров элементов
несоответствие идеализированной модели и объекта может приводить не
только к количественным погрешностям, но и к изменению физического
содержания определяемого параметра, зависимости определяемого значения
от условий измерения. Поясним сказанное примерами измерений такого
параметра как толщина эпитаксиального слоя в автоэпитаксиальных
структурах, образованной низколегированным эпитаксиальным слоем на
высоколегированной подложке. Само используемое понятие – толщина
предполагает существование плоскостей, ограничивающих исследуемый
слой.
Одной из таких плоскостей может быть внешний слой атомов
структуры в пренебрежении его шероховатостью. Плоскопараллельность
внутренней и внешней границ, по крайней мере в области измерения - второе
условие, которое мы должны принять. Ряд технологических факторов и
физических явлений приводят к тому, что между слоем с постоянными
свойствами и подложкой существует переходной слой, характеризуемый
изменяющимися по глубине концентрациями примесей и свободных
носителей заряда, встроенным электрическим полем и в общем случае
изменяющимся структурным несовершенством. Толщина такого переходного
слоя может достигать многих сотен нанометров и превосходить толщину
осаждённого слоя. Использование упрощенной модели - слой с постоянными
свойствами на такой же по постоянству свойств подложке, приводит к тому,
что получаемое значение толщины будет существенно зависеть от
используемого метода измерений и более того, при использовании одного и
того же метода от условий измерения и значений варьируемых условий его
проведения. В рассматриваемом примере, значения толщины слоя,
определяемые на основе упрощенной модели по интерференционной
зависимости коэффициента отражения реальной структуры с переходным
слоем, будут зависеть от выбранного диапазона длин волн и количественно
не совпадать со значениями «толщины слоя», определёнными другими
методами. Впрочем последние также не дают совпадающих результатов Это
плата за использование однопараметрового метода по отношению к свойству
объекта, которое должно описываться по существу не скаляром, а вектором.
Распространённым источником погрешностей при однопараметровых
измерениях микро- и наноструктур является использование «паспортных»,
табличных значений материальных констант веществ. Например, в ходе
осаждения тонкого слоя непосредственно измеряемой величиной является
прирост массы. Зная площадь осаждения и плотность вещества слоя, легко
рассчитывается его толщина. Но плотность слоя в силу ряда причин
16
(пористость, структура, модификация состава) может быть отличной от
плотности материала по справочнику. Различия, как правило, тем больше,
чем тоньше исследуемые слои.
Это же относится и к ряду других методов однопараметровых
измерений, в которых используются значения параметров, свойственные
монолитным материалам. Следует отметить, что не всегда близкие значения
искомых величин, получаемых различными однопараметровыми
измерениями, являются подтверждением справедливости используемых
методов. Одна и та же причина, например, пористость, может изменять
плотность, проводимость, показатель преломления и скорость растворения
так, что получаемые значения сближаются.
Естественно, что несоответствие используемой модели и исследуемых
структур может придавать получаемым значениям характер эффективных.
Поэтому анализ физического содержания значений величин, получаемых с
использованием упрощенных моделей однопараметровыми методами,
является необходимым при разработке методов или при их распространении
на новые объекты.
Сказанное выше ни в коем случае не должно принизить значения
однопараметровых измерений. Они весьма эффективны при серийных
измерениях параметров структур, в особенности получаемых стабильными
технологическими процессами. В конечном итоге мерой совершенства
технологии является гарантия полноты описания свойств, качества и
оптимальности процесса при минимуме контролируемых параметров.
Однако, достижение такого уровня при создании микро- и наносистем даже в
серийном производстве значительно сложнее нежели в обычной
макротехнологии.
Необходимость многопараметровых измерений – отличительная
особенность диагностики микро- и наносистем.
Эта необходимость определяется основными особенностями
нанотехнологии – возможностями изменения комплексов свойств при
изменении числа элементов, их расположения, внешней среды и внешних
воздействий. Эти изменения могут быть воспроизводимыми и могут носить
случайный характер. Но, как правило, априори предсказать значения ряда
параметров по значению одного из них не удаётся. Это определяется не
только недостаточной изученностью связей между параметрами, но в
большей степени принципиальной особенностью наноструктур и наносистем,
которым свойственен гистерезисный характер поведения.
Второй значимой причиной важности многопараметровых измерений
является необходимость изучения кинетических зависимостей свойств
наноструктур от условий их образования и кинетики изменения свойств при
изменении внешних условий и воздействий. Свойства структур в ходе их
образования невоспроизводимы по результатам их изучения после
завершения процессов.
Знание комплексов свойств и их зависимостей от размеров, топологии
и внешних воздействий является основой создания научного описания
17
наноструктур и наносистем, проверки и выбора модельных представлений и
в конечном итоге получения связей, позволяющих создавать системы с
заданными функциональными свойствами.
Многопараметровые измерения особенно важны для изучения
процессов деградации и создания научных основ прогнозирования и
управления надёжностью наносистем.
В то же время многопараметровые измерения важны для создания
упрощенных и эффективных систем управления технологическими
процессами на различных уровнях их изученности.
К настоящему времени создан ряд систем многопараметровых
измерений.
Общим необходимым условием для реализации всех систем является
обеспечение избыточности экспериментальных данных.
Если по результатам измерительного воздействия определяются К
независимых параметров, не связанных какими-либо условиями, то
необходимы не менее К независимых уравнений. Эти уравнения образуются
экспериментально определенными откликами и математическими связями
искомых параметров и откликов на воздействие.
Увеличение числа измеряемых величин – откликов достигается
использованием измерений при варьируемых воздействиях и условиях
измерения. При воздействии электромагнитного излучения варьируемыми
могут быть частота излучения, его поляризационные характеристики, углы
падения, типы колебаний, характеристики одной из контактирующих сред.
Широкие возможности предоставляются при нелинейных зависимостях
отклика от параметров воздействующего сигнала. В этих случаях могут
использоваться раздельные каналы управления возбуждающего сигнала и
регистрации откликов.
Использование значительно большего числа откликов позволяет
существенно повысить точность нахождения искомых величин за счёт
использования различных способов исключения или снижения влияния как
систематических, так и случайных погрешностей измерения откликов.
Избыточность экспериментальных данных позволяет находить и
использовать области высокой чувствительности, к какому либо из
измеряемых параметров и условия независимости или малого влияния
других.
Избыточность экспериментальных данных способствует проверке
адекватности используемой модели и объекта.
Следует отметить постоянное расширение круга используемых явлений
при многопараметровых измерениях. Комбинируются различные
воздействия и регистрация откликов, вызываемых протеканием различных
физических явлений. Одним из последних примеров может служить метод
анализа нанометровых образований по воздействию фемтосекундного
импульса лазерного отражения при регистрации акустического эха,
отражённого излучения и фотолюминесценции. Многообразие используемых
явлений и регистрируемых откликов при таких воздействиях отнюдь не
18
исчерпывается приведенными, богатую информацию могли бы дать кинетика
и величина изменения электрофизических свойств, характеристики
комбинационного рассеяния., электронная эмиссия и ряд других.
Многопараметровые измерения в ряде случаев являются необходимым
условием корректного получения данных однопараметровых измерений. Как
указывалось выше, корректность однопараметровых измерений определяется
справедливостью нечета влияния факторов, считающихся известными и
постоянными. Однако, эта ситуация, обычно выполняемая при диагностике
однородных макрообъектов, становится весьма часто не выполняемой при
переходе к нанообразованиям. Невыполнение этих условий приводит к
непредсказуемо большим погрешностям результатов однопараметровых
измерений. Это наглядно появляется при анализе результатов определений
рельефа ставшим классическим методом сканирующей туннельной
микроскопии – неопределённость в знании контактной разности потенциалов
может приводить к потере представлений о фактическом рельефе
поверхности. В то же время проведение многопараметровых измерений
топологии и рельефа контактной разности потенциалов позволяет адекватно
описать оба рельефа.
Классическим примером многопараметровых измерений является
использование эллипсометрии для определения толщины слоя и его
показателя преломления – метода, предложенного Друде более 100 лет тому
назад.
Современные тенденции в создании аппаратуры и развитии методов
диагностики микро- и наноструктур полностью отображают всё
возрастающую роль многопараметровых измерений (НТМДТ, Verity).
Поэтому основной тенденцией современного развития метрики
наноструктур (НС) является создание методов и средств многопараметрового
определения их свойств.
19