Journals / Cumhuriyet Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi Fen Bilimleri Dergisi / 2017 / Cilt: 38 - Sayı: 2

Cluster Formation on Semiconductor surface and Statistics

Yarıiletken Yüzeylerde Öbek Oluşumu ve İstatistiği

Pages
234–244
Publication Date
2022-10-11
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

When the statistical distribution of clusters is investigated, it is observed that the distribution is affected by temperature, particle flux to the surface and the coverage of the surface.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In the present study semiconductor surfaces are grown by Monte Carlo technique where particle flux coming to the surface is stopped after the particle coverage of the surface has reached a predetermined value and thereafter the simulation is continued untill the surface reached its equilibrium shape.
📊
Key Findings & Data:In this study 60, 80, 100 and 130 K temperature values are used.
💡
Conclusion & Impact:When the statistical distribution of clusters is investigated, it is observed that the distribution is affected by temperature, particle flux to the surface and the coverage of the surface.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

In the present study semiconductor surfaces are grown by Monte Carlo technique where particle flux coming to the surface is stopped after the particle coverage of the surface has reached a predetermined value and thereafter the simulation is continued untill the surface reached its equilibrium shape. Then the statistical distribution of monolayer clusters is examined. The study is carried out for different growth temperatures, different particle flux values to the surface and different coverage values and their effect on the statistics of clusters is investigated. Furthermore the relation between the energy parameters of the problem and cluster formation and their statistics are studied. In this study 60, 80, 100 and 130 K temperature values are used. The simulation area is chosen as a 200x200 square grid. When the coverage reached a value of 5%, %10 and 15%, the growth is stopped and the surface is allowed to equilibrate. When the statistical distribution of clusters is investigated, it is observed that the distribution is affected by temperature, particle flux to the surface and the coverage of the surface.

Özet

Çalışmada yarıiletken yüzeyler Monte Carlo yöntemi ile büyütülmüş, belirli bir kaplama oranına eriştikten sonra yüzeye gelen parçacık akısı durdurularak yüzeyin denge şekline ulaşması beklenmiştir. Daha sonra yüzey üzerinde oluşan bir atom yüksekliğindeki öbeklerin istatistiki dağılımı incelenmiştir. Çalışma farklı sıcaklıklar, farklı akı değerleri ve farklı kaplama oranları için tekrarlanmış, bunların öbek istatistiği üzerindeki etkisi araştırılmıştır. Ayrıca öbek oluşumu ve bunların istatistiği ile problemin enerji parametreleri arasındaki bağlantıları araştırılmıştır. Çalışmada 60, 80, 100, 130K sıcaklık değerleri kullanılmıştır. Simülasyon yüzeyi olarak 200x200 atomdan oluşan kare bir örgü seçilmiştir. Yüzey kaplama oranı %5, %10 ve %15 değerlerine ulaşıldığında büyütme durdurulmuş ve dengeye ulaşması beklenmiştir. Yüzeyde oluşan öbeklerin istatistikleri incelendiğinde yüzey sıcaklığı, akı ve kaplama oranının öbeklerin istatistiklerini etkiledikleri görülmüştür.

🔖

Cite This Article

ESEN, M. (2022). Cluster Formation on Semiconductor surface and Statistics. Cumhuriyet Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 38 - Sayı: 2, 234–244. https://ajindex.com/articles/480374

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (1)

  1. . Geguzin Ya.E., Ovcharenko N.N.,Soviet Physics Crystallography1961, 6, 75. [2]. Ratsh C., Zangwill A., Applied Physics Letters, 1991, 58, 403. [3]. Ozdemir M.,Zangwill A., Journal of Vacuum Science and Technology, 1992, A10, 684. [4]. Mirin R.P., Tan I.H., Weman T., Leonard M., Yasuda T., Bowers J.E., Hu E.L., Journal of Vacuum Science and Technology, 1992, A10, 697. [5]. Haider N., Wilby M.R., Vvedensky D.D., Applied Physics Letters, 1993, 62, 3108. [6]. Ohtsuka M., Suzuki A., Journal of Applied Physics, 1993, 73, 7358. [7]. Scheiner D., Hanein Y., Heiblum M., Semiconductor Science and Technology, 1997, 12, 1046. [8]. Noh J D, Lee H K, Park H. Physical Review, 2011, E 84, 010101. [9]. Lv J P, Yang X,Deng Y., Physical Review, 2012, E 86, 022105. [10]. Fichthorn K.A., Weinberg W.H., Journal of Chemical Physics, 1991, 95, 1090. [11]. Ehrlich G., Hudda F.G., Journal of Chemical Physics, 1966,44, 1039. [12]. Schwoebel R.L., Shipsey E.J., Journal of Applied Physics,1966, 37, 3682. [13]. Esen M., Tuzemen A.T., Ozdemir M., European Physical Journal B,2012, 85, 117. [14]. Esen M., Tuzemen A.T., Ozdemir M., Chinese Physics B, 2016, 25, 1,013601.