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當前位置:首頁技術文章應用分享 | X射線反射率(X-ray reflectivity, XRR)

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

更新時間:2024-07-17點擊次數:3852

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生全反射現象,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的彈簧臺或者真空吸臺。任何具備高計數模式的LYNXEYE系列探測器均可滿足測試需求。此外,通過調節光束限制系統,可實現提高儀器分辨率,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°)。當然在測量的動態范圍很大的條件下需要使用吸收器。與傳統的XRD儀器相比,D6 PHASER中的信號得到了明顯增強,測量周期更短,條紋持續時間長,測量時間約為幾分鐘。測量數據被導入到布魯克開發的分析軟件DIFFRAC.XRR中,軟件可實現歸一化處理,將數據合并為單數據集。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據的尺度(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據包含的信息,執行數據擬合操作(圖5)。使用材料數據庫快速構建樣本,然后對數據執行回歸處理。在這里可以發現除了襯底和薄膜外,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(厚度、粗糙度、密度)進行優化,使XRR曲線與實測數據擬合。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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