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應用分享 | X射線反射率(X-ray reflectivity, XRR)

來源:束蘊儀器(上海)有限公司   2024年07月17日 14:29  

XRR是什么?

XRR是一種方便、快速的分析單層或多層薄膜和表面的方法,是一種納米尺度上的分析方法,同時可實現(xiàn)無損分析。例如,通過原子層沉積(ALD)技術沉積的薄膜可以用XRR表征薄膜的厚度、密度和界面的粗糙度,同樣也適用于其他方法制備的薄膜,如通過分子層沉積(MLD)沉積的有機/無機超晶格。與光學橢偏法不同,該方法不需要預先了解薄膜的光學性質,也不需要假設薄膜的光學性質。然而,XRR不能提供有關材料晶體結構的信息,并且多層膜只能在有限的深度內表征。

XRR簡單原理介紹

XRR分析可以在晶體和非晶材料上進行,當X射線以掠入射角度照到材料平面上時,在某個特定角度下將會發(fā)生全反射現(xiàn)象,這個角非常小,稱為臨界角(θc)。角度的變化取決于材料的密度。入射X射線的角度相對于臨界角越高,X射線透射到材料中的深度就越深。對于表面理想平坦的材料,反射率強度在超過臨界角的角度上以θ-4的比例陡降。在XRR分析中,X射線源提供高亮度的X射線束,以非常低的入射角從平面反射。XRR系統(tǒng)測量在鏡面方向反射的x射線的強度。如果層與層之間的界面或者層與襯底之間的界面,不是很銳利和光滑,那么反射強度將偏離菲涅耳反射率定律(the law of Fresnel reflectivity)所預測的強度。然后可以分析X射線反射測量的偏差,以獲得與表面法向的界面密度剖面,同時通過專業(yè)軟件建模、擬合分析來確定膜層厚度,密度和界面粗糙度。

▲Figure 1: Schematic view of X-ray reflection for cases when the incident angle is lower and higher than the critical angle, θc.

▲Figure 2: Simulated XRR profile for a single layer system. The critical angle (determined by film density) and Kiessig fringes (determined by layer thickness) are observed

XRR用途高精度的薄膜厚度和密度量測
量測薄膜或界面粗糙度

XRR樣品要求

表面光滑、均勻的樣品(roughness < 3~5nm)沿著X射線方向,樣品長度至少3-5mm

XRR應用分享(一)

本應用示例中,我們在布魯克新品桌面衍射儀D6 PHASER上對鎢薄膜進行反射率應用分析。新款D6 PHASER桌面衍射儀,通過特殊短距離前光路設計產生平行光,配合可調整樣品表面法線方向及定位的通用樣品臺,實現(xiàn)針對樣品的XRR的測量。應用中可針對樣品類型選擇專為薄膜樣品開發(fā)的彈簧臺或者真空吸臺。任何具備高計數(shù)模式的LYNXEYE系列探測器均可滿足測試需求。此外,通過調節(jié)光束限制系統(tǒng),可實現(xiàn)提高儀器分辨率,有效降低測試背景。

▲Figure 3: FFT analysis in DIFFRAC.XRR of the W thin film

本例中XRR測試是在不使用銅吸收片條件下,從極低角度即可開始測試(如0.2°或者0.1°)。當然在測量的動態(tài)范圍很大的條件下需要使用吸收器。與傳統(tǒng)的XRD儀器相比,D6 PHASER中的信號得到了明顯增強,測量周期更短,條紋持續(xù)時間長,測量時間約為幾分鐘。測量數(shù)據(jù)被導入到布魯克開發(fā)的分析軟件DIFFRAC.XRR中,軟件可實現(xiàn)歸一化處理,將數(shù)據(jù)合并為單數(shù)據(jù)集。同時,使用FFT插件可以快速估計薄膜厚度。該分析轉換了產生與條紋圖案周期性相對應的厚度峰的數(shù)據(jù)的尺度(圖3)。針對本示例中的測試樣品,可以觀察到21.2 nm處的單峰。

▲Figure 4: Measurement geometry for X-ray reflectometry in the D6 PHASER

為了更深入地挖掘測量數(shù)據(jù)包含的信息,執(zhí)行數(shù)據(jù)擬合操作(圖5)。使用材料數(shù)據(jù)庫快速構建樣本,然后對數(shù)據(jù)執(zhí)行回歸處理。在這里可以發(fā)現(xiàn)除了襯底和薄膜外,Si和W之間以及W表面還存在界面層。

D6 PHASER及DIFFRAC.XRR是進行薄膜反射率分析的一對利器。

DIFFRAC.XRR應用動力學散射理論進行了精確的模擬。采用小的二乘法對樣品模型參數(shù)(厚度、粗糙度、密度)進行優(yōu)化,使XRR曲線與實測數(shù)據(jù)擬合。實驗貢獻,如儀器分辨率、背景被整合,以準確地描述測量。快速穩(wěn)定的擬合算法確保了收斂性,并提供了可靠的結果。

▲Figure 5: Fitting analysis of the W film data in DIFFRAC.XRR. The sample was constructed using the materials database then regression was performed. Additional layers were added to fit the density profile of the film

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