Semiconductor-insulator interfaces play an important role in the performance of
many different electronic and optoelectronic devices such as transistors, LEDs, lasers
and solar cells. Particularly, the recombination of photo-generated charge carriers
at interfaces in crystalline silicon solar cells causes a dramatic efficiency reduction.
Therefore, during the fabrication process, the crystalline silicon must be subjected
to prior superficial passivation; typically through an insulating layer such as SiO2,
SiNx or AlOx. The function of this passivating layer is to reduce electrical recombination
losses in interfacial defect states originating from dangling bonds. The
associated passivation parameters are, on the one hand, stable charges within the
insulating layer (Qox) that by repelling a certain type of charge carrier from the
crystalline silicon surface, reduces its recombination effectiveness (Field Effect Passivation).
On the other hand, the density of surface defect states or the interface
trap density (Dit), which is reduced by the passivation layer (Chemical Passivation).
These passivation parameters (Qox and Dit) turn out to be relevant when evaluating
the effectiveness of a new material with passivating properties, as well as relevant for
different theoretical models that allow simulations of the spectral response and/or
efficiency in solar cells under different passivation conditions. One of the techniques
widely used for studying the interfacial passivation properties of semiconductor electronic
devices is the extraction of these interfacial passivation parameters through
of capacitance-voltage (C-V) measurements on metal-oxide-semiconductor (MOS)
or metal-insulator-semiconductor (MIS) systems.
In the present work, a simulation tool for High-Frequency C-V curves based on simulated
Qox and the Dit was developed using Python. As a first step, the simulation
was developed for an ideal MOS system, i.e. for Qox = 0 and Dit = 0. A verification
of the resulting, simulated band-bending was reached through a band diagram
simulator (The Multi-Dielectric Band-Diagram program). As a second step, the program was subjected to an evaluation and validation through
experimental data. This data comprises measurements of C-V and their respective
extracted parameters for a sample of silicon dioxide thermally grown on crystalline
silicon wafer (SiO2/c-Si). Using three different models for the Dit distribution within
the band gap energy: Gaussian model, U-shape model, and a constant value, approximations
of the corresponding experimental C-V curve were obtained. It was
evident that the C-V curve simulated from the Dit based on the model with Gaussian
distributions for the defect centers and exponentials for the band tails resulted
in the best approximation of the experimental C-V curve. It should be noted that
the other two models were adjusted based on the value of the Dit near to midgap
energy, where the recombination probability and rate are the highest. In this way,
the constant model of the Dit at the midgap presented the largest deviation in the
simulated C-V curve among the used models.
An implicit fitting method of the Dit through the experimental C-V curve fitting
is proposed. For this, the U-shape model is used because it only depends on three
parameters. The average values of the fitted and the experimentally extracted Dit
are compared.
The parameter D0
it, which defines the value at midgap in the U-shape model could
be interpreted as an average estimation of the Dit energetic range values around the
midgap where recombinations are most significant. Therefore, this parameter could
determine a representative value of the Dit.
Finally, the developed program allows an in-depth analysis of the passivation parameters
from which the surface passivation is evaluated. / La interfaz entre un semiconductor y un aislante juega un papel importante en el
desempeño de diferentes dispositivos electrónicos y optoelectrónicos, tales como transistores,
LEDs, láseres y celdas solares. Una de las técnicas ampliamente empleadas
en el estudio de las propiedades interfaciales de dispositivos electrónicos semiconductores
es la extracción de parámetros interfaciales por medio del modelo de un sistema
Metal-óxido o aislante-semiconductor (MOS o MIS) sobre medidas de Capacitancia
en función del voltaje (C-V). Uno de estos dispositivos, en el cual se encuentra una
fuerte aplicabilidad debido al interés de investigación son las celdas solares de alta
eficiencia basadas en silicio cristalino, las cuales, en la mayoría de los casos deben ser
sometidas a una previa pasivacion superficial del material absorbente (comunmente
silicio cristalino), por medio de una capa pasivadora, aislante (como el SiO2, SiNx o
AlOx). La función de esta capa pasivadora es la de reducir las pérdidas eléctricas
por recombinación en defectos interfaciales. Los parámetros asociados son por un
lado, cargas estables dentro la capa aislante (Qox) que al repeler un cierto tipo de
la superficie del silicio cristalino, reduce su efectividad de recombinación (pasivación por efecto de campo) y por lo lado, la reducción de la densidad de estados superficiales
Dit del semiconductor (pasivación química). Estos parámetros de pasivación
(Qox y Dit) resultan ser relevantes al momento de evaluar la efectividad de un nuevo
material con propiedades pasivadoras, así como también son relevantes para los distintos
modelos teóricos que permiten hacer simulaciones de la respuesta espectral
y/o de la eficiencia en celdas solares bajo distintas condiciones. Es conocido que
como primera aproximación la representación de una Dit por medio de un único
estado resulta ser un buen punto de partida para estos modelos así como también
una forma práctica de comparación de la pasivación química para distintas capas
pasivadoras.
En el presente trabajo se desarrolló, mediante el lenguaje Python, una herramienta
de simulación de curvas C-V medidas a alta frecuencia en base a Qox y Dit simulados. Inicialmente la simulación es desarrollada para un sistema MOS ideal para diferentes
conjuntos de ecuaciones, una solución exacta y otra aproximada del modelo usado,
encontrándose una buena estimación de ambas curvas simuladas. En un primer
instante un parámetro principal (band-bending potential) del programa, a partir del
cual se construyen las curvas C-V, es validado con un simulador de diagrama de
bandas (Multi-Dielectric Band-Diagram) obteniéndose un buen ajuste para el bandbending
potential.
Como segunda medida el programa fue sometido a una evaluación y validación
por medio de datos experimentales. Estos datos comprenden medidas de C-V y
sus respectivos parámetros extraídos para una muestra de óxido de silicio crecido
térmicamente sobre obleas de silicio cristalino (SiO2/c-Si). Usando tres diferentes
modelos, modelo gausiano, modelo U-shape y de valor constante, para simular la
Dit. A partir de estos modelos se obtuvieron aproximaciones de la curva C-V experimental.
Además comparando los distintos modelos se evidenció que el modelo
gausiano es el más aproximado. Cabe señalar que los otros dos modelos se ajustaron
en base al valor de la Dit en la mitad del ancho de banda (valor energético dónde
más efectiva es la recombinación) el cual es conocido como midgap. De este modo, el
modelo constante de Dit en el midgap presenta el mayor error entre los tres modelos
usados.
Un método de ajuste implícito de la Dit a través del ajuste de la curva C-V experimental
es planteado. Para ello el model U-shape es usado debido a que solo depende
de tres parámetros. Los valores promedios de la Dit ajustada y experimentalmente
extraída son comparados, obteniéndose una aproximación hasta la segunda cifra
significativa.
Se da una supuesta interpretación de uno de los parámetros asociados a este modelo
U-shape, el valor constante que define el midgap y sus alrededores, como el promedio
de los valores centrales de la Dit experimental, cuya recombinación es significativa
respecto al valor en el midgap. Por lo tanto este parámetro hallado podría determinar
una Dit representativa a la hora de comparar diferentes curvas de Dit.
Finalmente el programa desarrollado podría permitir un análisis profundo de los
parámetros de pasivación a partir de los cuales la pasivación superficial es evaluada.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/14462 |
| Date | 27 June 2019 |
| Creators | Sevillano Bendezú, Miguel Ángel |
| Contributors | Palomino Töfflinger, Jan Amaru |
| Publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú, PE |
| Source Sets | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Perú, info:eu-repo/semantics/openAccess, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/ |
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