SiナノワイヤFETセンサーの光伝導率、pH感度、ノイズ、およびチャネル長の影響

背景

過去10年間、ナノサイズのシリコン構造は、その有望な電気的、光学的、化学的、熱的、および機械的特性のために集中的に研究されてきました[1]。より大きな構造と比較して、ナノスケールの電界効果トランジスタ（FET）は、サンプルの表面積対体積比が増加するため、電気、光学、およびその他のタイプの非常に小さな信号の測定を可能にします。ナノ構造のサイズが小さいため、分析物濃度が低い少量のサンプルを検出するのに理想的です。 pHセンサーの機能と特性については、[2–4]で詳しく説明しています。シリコンバルク材料のpH感度が低いことが示されています。 58.3 mV / pHの感度を持つSiナノワイヤ（NW）の良好なpH検知特性が観察されました。たとえば、医療診断の分野では、カーボンナノチューブ、金属、半導体NW、原子サイズの薄いナノリボン（NR）などの低次元ナノ構造の利用を目的としたナノスケール構造をさまざまなアプリケーションに実装できます[5]。 。言及された構造の中で、シリコンNRおよびNW FET構造は、親和性ベースの結合原理を使用した、ラベルフリー、リアルタイム、および高感度の生体分子の検出の可能性を開きます[6]。異なるNR次元の感度が研究されました。統合された基準NRを備えた新しいセンサーは、pH検知中のリアルタイムエラーモニタリングに利用できることが示されました[6]。健康監視モバイルシステムやウェアラブルデバイスなどの電子デバイスには、新しい機能が継続的に追加されています。このようなパーソナルヘルスモニタリングシステムの成功にもかかわらず[7]、次世代のウェアラブルデバイスには、さまざまな検出と診断に使用できる医療用バイオセンサーのセットであるポータブル「ラボオンチップ」も含まれることが期待されています。医療物質[8、9]。理想的な場合、単一分子のレベルで疾患の初期段階を監視および検出できるようにするには、センサートランスデューサーのサイズがテスト対象の生物学的マーカーと同等である必要があります。したがって、NWおよびNRに基づくバイオセンサーは、非常に小さな寸法で発生する生物学的イベントを監視するために開発する必要があります。別の重要な応用分野はオプトエレクトロニクスであり、ナノ構造との光の相互作用が将来の光学デバイスの応用に使用される可能性があります。サブ波長の直径と近接効果は、低反射率、したがって高吸収などの高度な光学特性につながる可能性があります。 Si NWの光吸収の調査結果は、サイズに依存する強い影響を示しています[10–12]。広帯域光吸収の研究は、SiNWサンプルの総光吸収スペクトルの増加を示しました[13]。 Si NWは、固体シリコン膜と比較して反射率を大幅に低下させます[13、14]。波長が短くなると、吸光度が高くなります。バルク材料とは異なり、ナノサイズのSi構造は直接バンドギャップ半導体である可能性があるため、光学アプリケーションに最適です[11、13、15–18]。一方、サイズスケーリングはバンドギャップを増加させます[15]。これにより、吸収スペクトルが短波長にうまくシフトする可能性があります[11、18]。サイズが小さくなると、電流と電圧に関する制限も考慮する必要があります。弱い信号レベルで動作するデバイスの場合、内部ノイズが重要な役割を果たします[4、19、20、21]。これは、センサーの最も重要なパラメーターの1つである信号対雑音比（SNR）を決定します。ダブルゲートSiNWセンサーで示されているように、pH感度は液体ゲート電圧とともに増加し、SNRはより高い値になります（〜10 ⁵ ）[11、18]。ナノリボンアプローチは、医学およびバイオテクノロジーでの潜在的な使用のための高感度生体分子チップの大規模CMOS製造に開かれます[22]。

ナノスケール材料に関する最先端の研究により、電子的、磁気的、熱的、および光学的特性は、それらの一次元形態が合成されるときに劇的に異なる可能性があることが明らかになりました。単原子または数原子の厚さのラメラ結晶を利用して得られたナノワイヤは、一次元ナノスケール材料の新しい形態であり、基本的な特性のサイズ依存性を調査するための理想的なシステムです。

NRの合成方法と理論的研究に関する最新の成果の詳細な分析は[23]に示されています。文献では、同じセットのNW FETアレイにおける光伝導性、pH感度、ノイズ、およびチャネル長の影響は詳細に研究されていません。ただし、表面粗さと誘電体層の寄与により、さまざまなデバイスのセットに適用される製造技術によっては、構造の特性が大幅に変わる可能性があります。この点で、同じセットのNW FETのチャネル長効果を理解することは、高度な機能を備えたデバイスの開発にとって重要です。

現在の作業は、サンプル製造技術、チップの特性評価、それらの暗および明電流-電圧（I-V）特性、およびpH感度を含む、シリコンナノワイヤベースのFETの研究に専念しています。ソース-ドレイン電流、pH感度、および低周波ノイズに対するチャネル長の影響について説明します。酸化シリコン基板上の薄いシリコン層に基づいて製造されたシリコンナノワイヤは、ネルンストの限界にかなり近い高いpH感度を持つことができることを示しています。

メソッド/実験

シリコンNW構造は、SOITECから購入したシリコンオンインシュレータ（SOI）ウェーハに基づいて製造されました。このプロセスは、熱酸化から始まり、厚さ20nmの酸化ケイ素ハードマスクを形成します。活性シリコン層の厚さは50nmです。次に、さまざまな形状のNWが、光リソグラフィーを使用してハードマスクでパターン化され、SiO ₂ で転送されます。 反応性イオンエッチングプロセスステップを使用した層。このパターンは、テトラメチルアンモニウムヒドロキシド（TMAH）溶液でのウェット化学エッチングを使用してシリコンナノリボンとナノワイヤーを取得するために使用されます。液体環境からのチャネル保護としても機能するゲート誘電体層は、熱成長させた厚さ8nmの酸化シリコンです。 NWチャネルは、正孔濃度が約10 ¹⁵ の、ほとんどドープされていないシリコンでした。 cm ^-3 。ソース接点とドレイン接点は、良好なオーミック接点を形成するために高度にドープされています。電子機器への接続では、リフトオフプロセスを使用してアルミニウム接点をパターン化しました。最後に、液体環境から金属フィードラインを保護するために、チップをポリイミド層（PI）で不動態化しました。図1は、pHセンサー動作モード（a）とフォトレシーバー動作モード（b）で調査中のサンプルの概略写真を示し、調査されたNWのSEM画像は図2に示されています。

研究中のSiナノワイヤ電界効果トランジスタ構造。調査中のサンプルの概略図：pH-センサー動作モード（ a ）およびフォトレシーバー動作モード（ b ）。 PIポリイミド層、Sソース、Dドレイン、FGフロントゲート（参照電極、RE）、BGバックゲート

Si NWFET構造のSEM画像。製造されたSiナノリボン電界効果トランジスタ構造の典型的な走査型電子顕微鏡写真（SEM）画像

結果と考察

電流-電圧特性とpH感度

図3および4は、それぞれ-1および-5Vのバックゲート電圧で測定された調査中のサンプルのソース-ドレイン電流-電圧（I-V）特性を示しています。特性は、暗条件と、0.85および1.6 W / cm ² の特定のパワー照明の下で測定されました。 室温で。光励起は、センサーから15cmの距離にある白熱灯を使用して実行されます。 I–V依存性は、調査中のサンプルの寸法が比較的大きい l であるため、金属酸化物半導体FET（MOSFET）[24]と同様の典型的な動作を示します。 × w × t =（2÷10）×10×0.05μm（ l 、 w 、および t は、チャネルの長さ、幅、および厚さです）。図1および2のI–V曲線。 3と4は次のように説明できます：

ここで私 _ds、d および私 _ds、ph 暗くて光のソース-ドレイン電流成分です。暗電流は、 V のMOSFETのよく知られた式で説明できます。 _ds ≤ V _gs − V _th [24]：

光励起（ V ）で測定されたNW FETのI–V特性 _BG =− 1V）。長さ l のNWFETサンプルの出力電流-電圧特性 =10μm、暗所で、光の比出力0.85および1.6 W / cm ² による励起で測定 、 T で =300Kおよび V _BG =− 1 V

光励起（ V ）で測定されたNW FETのI–V特性 _BG =− 5V）。長さ l のNWFETサンプルの出力電流-電圧特性 =10μm、暗所で測定し、光の比出力0.85および1.6 W / cm ² で励起 T で =300Kおよび V _BG =− 5 V

ここでは、 C _ox =ε _ox / t _ox は単位面積あたりの酸化物層の静電容量、ε _ox および t _ox は、ゲート酸化物層の誘電率と厚さ、μです。 _n は電子移動度、 V _ds 、 V _gs 、および V _th それぞれ、ソース-ドレイン、ゲート-ソース、およびしきい値電圧です。光キャリアの生成率はηαNに等しい _ph 、ここで N _ph = W / hν 照射強度です。注入レベルが低く、正孔の寿命が一定の場合、光キャリアの濃度は\（\ Delta p =\ eta \ alpha {\ tau} _p \ frac {W} {h \ nu} \）[25]になります。キャリアは印加電圧 V でドリフトします _ds 。この場合、光電流は次のように表すことができます。

$$ {I} _ {\ mathrm {ds}、\ mathrm {ph}} ={A} _ {\ mathrm {ch}} e {\ mu} _p \ Delta p \ frac {V_ {ds}} {l } ={A} _ {\ mathrm {ch}} e {\ mu} _p \ eta \ alpha {\ tau} _p \ frac {W} {h \ nu} \ frac {V _ {\ mathrm {ds}}} {l}。 $$（3）

ここで、 A _ch = wt 現在のチャネル断面積 e は電子の電荷、 ∆p およびμ _p 過剰な光キャリア（正孔）の濃度と移動度、α 照明吸収係数η 量子収率、τ _p 穴の寿命、hν 光子エネルギー、および W 照明の比出力（[W / cm ² ） ]。

式で。 （3）、電界強度はチャネル長と A の値に沿って均一に分布していると仮定しました。 _ch チャネルの導電率が高いため、チャネルの長さに沿ってわずかに変化します。この仮定は、ソースとドレインの接点から遠く離れたチャネルの主要部分で有効であることに注意してください。

低電圧で V _ds 、ソース-ドレイン電流 I _ds 電圧とともにほぼ直線的に成長します。光の比出力が大きくなると、 I の大きさが大きくなります。 _ds 増加します。図5および6は、いくつかのフロントゲート電圧（ V ）での調査対象デバイスのI–V曲線を示しています。 _FG =− 1 V、− 5 V）pH =6.2、7、および8.3の水溶液で測定。 pH値を上げると、チャネル電流が増加することがわかります。 I _ds 。 これは、酸化物層表面との溶液接触のモデルとよく一致しており、酸化物/溶液界面でヒドロキシル基SiOHが発生します。これらのヒドロキシル基の濃度と挙動は、pHの値に依存します。表面が帯電していない場合をゼロ帯電点と呼びます。 SiO ₂ の場合 誘電体層では、pH =2.2でポイントに到達します。 2.2より低いpH値では、酸化物表面は正に帯電しています。 pHの値が高くなると、酸化物表面は負に帯電します。 pH =7の緩衝液の場合、酸化ケイ素の表面電荷は負に帯電します。したがって、印加された負のゲート電位では、表面酸化物の負電荷の絶対値が増加します。その結果、電流チャネル（p-Siの正孔）の大部分のキャリア濃度が増加し、チャネル電流が増加します。

<画像>

さまざまなpH溶液（ V ）で測定されたNW FETのI–V特性 _FG =− 1V）。長さ l のNWFETの出力電流-電圧特性 =10μm、暗所およびpH濃度で測定： T で6.3、7、8.2 =300 K、V _BG =− 5 V、および V _FG =− 1 V

pH溶液（ V ）で測定されたNW FETのI–V特性 _FG =− 5V）。長さ l のNWFETの出力電流-電圧特性 =10μm、暗所で測定、pH濃度6.3、7、8.2、 T =300 K、 V _BG =− 5 V、および V _FG =− 5 V

図5と図6は、生化学的センシングモードで動作するSi NW構造のI–V特性を示しています。測定は、各pH値に対して4回実行されました。再現性は7％以内でした。 [26]では、生化学センサーのpH感度が

として紹介されました。 $$ {R} _ {\ mathrm {pH}} =\ frac {R _ {\ mathrm {ch}} \ Delta {I} _ {\ mathrm {ds}}} {\ Delta \ mathrm {pH}}。 $$（4）

ここで、 ∆I _ds およびΔpHは I の基本的な変化です _ds とpH。 pH感度が測定可能な値であることに注意してください。 pH値が増加した溶液媒体では、ソース-ドレイン電流が増加します。これにより、任意のバイオ液体（生理学的溶液に関連する溶液範囲内）のpH変動を高精度で登録できます。たとえば、 V の場合 _BG =− V で5V _ds =5V、感度は R に等しい _pH ≈56.4mV/ pH。 V で _BG =− 5 V、pH感度は59.3 mV / pHまで上昇し、ネルンストの限界59.5 mV / pHに近づきます[24]。バックゲート電圧の増加に伴い、pH感度が高くなります。たとえば、図1および2から。 V で5と6 _ds =8V、比率\（{\ left（{R} _ {\ mathrm {pH}} \ right）} _ {V _ {\ mathrm {BG}} =-5 \ \ mathrm {V}} /を取得しました{（R）} _ {V_ {BG} =-1 \ \ mathrm {V}} \約5.17 \）、つまり、感度が約5倍向上しました。

低周波ノイズスペクトルと照射およびpH変化によって引き起こされる特徴

Si NW構造のノイズスペクトルは、オームモードの定電流で測定されました。図7は、暗条件および V のバックゲート電圧を印加した照射下で測定されたドレイン電流ノイズパワースペクトル密度を示しています。 _BG =− 1 V、 I _ds =0.1μA。暗所で測定されたノイズスペクトルは、1 / f を示しています ^γ γに等しいノイズパラメータでのノイズ動作 =1.低周波（LF）ノイズレベルは、光照射強度の増加とともに上昇します。照度の増加は、主要なキャリアの濃度の増加をもたらします。これにより、最初にキャリア間、次にキャリアと音響フォノン間、およびさまざまな不純物トラップでの散乱の結果として相互作用と散乱率が増加するため、チャネル内の移動度の変動が大きくなります[27]。

光励起で測定されたNWFETのノイズスペクトル。 l を使用してNWFETサンプルで測定されたLFノイズのスペクトル依存性 =照明下で10μm：0.85 W / cm ² 、1.6 W / cm ² 、そして暗闇の中で; V _BG =− 1 V、 T =300K

ノイズ測定はオームモードの定電流で行われたため、チャネル抵抗は印加電圧 V に比例して変化します。 _ds 。知られているように、1 / fノイズスペクトル密度 S _V パワー2の電圧に比例します：

$$ {S} _V =\ frac {\ alpha _ {\ mathrm {H}} {V} _ {\ mathrm {ds}} ^ 2} {N {R} _ {\ mathrm {ch}} ^ 2 {f } ^ {\ gamma}} =\ frac {\ alpha _ {\ mathrm {H}} {V} _ {\ mathrm {ds}} ^ 2} {p \ Omega {R} _ {\ mathrm {ch}} ^ 2 {f} ^ {\ gamma}} =\ frac {\ alpha _ {\ mathrm {H}} {V} _ {\ mathrm {ds}} ^ 2} {R _ {\ mathrm {ch}} ^ 2 {f } ^ {\ gamma}} \ frac {e {\ mu} _p \ rho} {A _ {\ mathrm {ch}} l} =\ frac {\ alpha _ {\ mathrm {H}} {V} _ {\ mathrm {ds}} ^ 2} {f ^ {\ gamma}} \ frac {e {\ mu} _p} {l ^ 2} \ frac {1} {R _ {\ mathrm {ch}}} \ propto \ frac { 1} {R _ {\ mathrm {ch}}}、\ kern1.75em \ frac {f ^ {\ gamma} {S} _V} {V _ {\ mathrm {ds}} ^ 2} \ propto \ frac {1} {R _ {\ mathrm {ch}}}。 $$（6）

ここで、α _H Hoogeパラメータ R です。 _ch は現在のチャネル抵抗です。 Ω= A _ch l 現在のチャンネルの音量です。 ρ チャネル固有の抵抗です。チャネル抵抗の減少は、ノイズスペクトル密度の増加につながります。電力 W によるナノワイヤFETサンプルの光励起時 、あります：

$$ {\ displaystyle \ begin {array} {l} {S} _ {V、L} =\ frac {\ alpha _ {\ mathrm {H}} {V} _ {\ mathrm {d} \ mathrm {s} } ^ 2} {NR _ {\ mathrm {ch}} ^ 2 {f} ^ {\ gamma}} =\ frac {\ alpha _ {\ mathrm {H}} {V} _ {\ mathrm {d} \ mathrm { s}} ^ 2} {p \ Omega {R} _ {\ mathrm {ch}} ^ 2 {f} ^ {\ gamma}} =\ frac {\ alpha _ {\ mathrm {H}} {V} _ { \ mathrm {d} \ mathrm {s}} ^ 2} {\ Omega {f} ^ {\ gamma}} \ frac {1} {p {\ left（\ rho l / {A} _ {\ mathrm {ch }} \ right）} ^ 2} =\ frac {\ alpha _ {\ mathrm {H}} {V} _ {\ mathrm {d} \ mathrm {s}} ^ 2} {\ Omega {f} ^ {\ガンマ}} \ frac {A _ {\ mathrm {ch}} ^ 2 {\ sigma} ^ 2} {pl ^ 2} =\ frac {\ alpha _ {\ mathrm {H}} {V} _ {\ mathrm {d } \ mathrm {s}} ^ 2} {A _ {\ mathrm {ch}} {lf} ^ {\ gamma}} \ frac {A _ {\ mathrm {ch}} ^ 2 {e} ^ 2p {\ mu} _p ^ 2} {l ^ 2} =\\ {} \ kern11.5em =\ frac {\ alpha _ {\ mathrm {H}} {V} _ {\ mathrm {d} \ mathrm {s}} ^ 2} {f ^ {\ gamma}} \ frac {A _ {\ mathrm {ch}}} {l ^ 3} {e} ^ 2 {\ mu} _p ^ 2 \ left（{p} _ {\ mathrm {d} } + \ Delta p \ right）=\ frac {\ alpha _ {\ mathrm {H}} {V} _ {\ mathrm {d} \ mathrm {s}} ^ 2} {f ^ {\ gamma}} \ frac {A _ {\ mathrm {ch}}} {l ^ 3} {e} ^ 2 {\ mu} _p ^ 2 \ left（{p} _ {\ mathrm {d}} + {\ eta \ alpha \ tau} _p \ frac {W} {h \ nu} \ right）\ end {array}} $$（7）

ここで、 p _d は暗条件での穴の濃度であり、σ 比導電率です。ノイズレベルは、照明の強度に比例して増加します。

ノイズパラメータγの値を計算します 、図7に示されている曲線を使用して、次のパラメータがサンプルに対して取得され、さまざまなパワーの暗所および明所で測定されます。

γ （暗い）≈1.0、γ （0.85 W / cm ² ）≈0.5、およびγ （1.6 W / cm ² ）≈0.2。

照射下では、ノイズパラメータγの値 減少します。これは次のように説明できます。光パワーが増加すると、電流チャネルの導電率が増加します。その結果、少数キャリアの有効寿命τ _ef 上昇して値に達するτ _ef ≥（10 ⁻³ ÷10 ⁻² ）s。電子正孔対がシリコンへの吸収によって生成されると、いくつかの再結合メカニズムを考慮する必要があります。これらのプロセスは並行して発生し、再結合の速度は個々のプロセスに対応する速度の合計です。さまざまな寿命がさまざまな組換えメカニズムに関連付けられています。キャリアの有効寿命は、キャリアの表面、放射、体積（バルク）、およびオージェ再結合の寿命によって決定する必要があります。放射寿命はキャリア密度に反比例し、オージェ寿命はキャリア密度の二乗に反比例することが知られています[28]。バルク再結合の寿命は、Shockley-Read-Hall再結合メカニズムによって決定されます。低レベルのキャリア密度では一定であり、高注入レベルでは増加します[29、30、31]。表面再結合の寿命は表面再結合の速度に比例し、サンプルの厚さに反比例することが知られています[29、32、33]。

非平衡キャリアの密度と再結合のメカニズムに応じて、有効寿命の動作は複雑になります。キャリア密度が増加するにつれて、有効寿命は一定または減少関数のいずれかになります[29]。表面積対体積比が高いナノワイヤでは、表面界面状態がより重要な役割を果たし、それらの寄与が支配的です。さらに、それは他のタイプの組換えを超えることができます。一方、中程度のキャリア密度では、かさ再結合の寿命も長くなる可能性があります。シリコンNWキャリアの場合、有効寿命は基本的に表面とバルクの再結合によって決定され、キャリアの密度の増加とともに増加します。

知られているように、生成再結合（g-r）ノイズはローレンツ型です[19、34]：

$$ {S} _ {V、g-r} \ sim \ frac {1} {1 + {\ left（2 \ pi f {\ tau} _ {\ mathrm {ef}} \ right）} ^ 2}。 $$（8）

ここで、 f 周波数です。高原のセクションが依存 S に依存していることは明らかです _{V 、 g − r} （ f ）条件によって決定されます

$$ 2 \ pi {f} _c {\ tau} _ {\ mathrm {ef}} \ le 1、$$（9）

ここで f _c は特性周波数です。電子の寿命が長くなると、カットオフ周波数 f の値に注意する必要があります。 _c 減少します。 g-rノイズの特徴的な周波数は低周波数領域にシフトします。導電率σなので と寿命τ _n 照明パワーの増加とともに増加し、 f _c W の増加とともに減少します 、対応して：

$$ {f} _c \ propto \ frac {1} {\ tau _ {\ mathrm {ef}}} \ propto \ frac {1} {W}。 $$（10）

g-rプロセスは、g-rノイズプラトーの下で1 / fノイズ成分のスクリーニングにつながります。この事実は、ノイズパラメータγの値の減少を説明しています。 照明パワーの増加とともに。

図8は、 V で測定されたSiNWFETサンプルのLFノイズパワースペクトルのスペクトル依存性を示しています。 _FG =− 1 V、 I _ds =6.3、7.0、および8.2のいくつかのpH値での溶液中の0.1μA。ノイズパラメータは、pH値の増加とともに減少します：γ （pH =6.3）≈1.0; γ （pH =7.0）≈0.5; γ （pH =8.2）≈0.4。スロープは10〜500Hzの範囲で計算されました。 LFノイズレベルは増加し、その傾きはpH値の増加とともに減少します。 pH値の増加は、半導体と酸化物の界面での負電荷の蓄積によって引き起こされるチャネル抵抗の減少につながります。 S の傾きの減少 _V （ f ）pHの増加に伴う依存性は、チャネルの導電率の増加の影響を考慮して説明できます。

さまざまなpH溶液で測定されたNWFETのノイズスペクトル。長さ l のNWのLFノイズのスペクトル依存性 =10μm、 T で測定 =300KおよびいくつかのpH値： V で6.3、7.0、および8.2 _BG =− 5 V、 V _FG =− 1 V

チャネル長の影響

このセクションでは、輸送メカニズム、pH感度、およびSiNWベースのセンサーのLFノイズの動作に対する電流チャネル長の影響の結果を示します。電流の大きさは、電流チャネルの長さに反比例します。これは、輸送メカニズムにドリフト近似を適用すること、および電流チャネルの長さに沿って電界強度が均一に分布するという仮定を正当化するものです（図9）。光励起の影響により、ソース-ドレイン電流の大きさが増加します。 pH感度は、電流チャネル長とともに増加し、59.5 mV / pHのネルンスト限界に近づく傾向があり（図10）、これはマイクロサイズセンサーで得られた値とよく一致しています[27]。私たちの結果は、さまざまな形状のNWサンプルで得られたpH感度挙動の観察もサポートしています[6]。私たちの研究で体系的に研究された長さ効果は、次のように説明することができます。チャネルの長さから l 減少すると、pHに敏感な表面の面積が減少し、その結果、測定可能なH ⁺ の数が減少します。 水溶液中のイオンが減少します。式によると。 （2）、現在の I _ds l が減少すると増加します 、これにより、定電圧 V での電流チャネルの抵抗が減少します。 _ds 。チャネルの抵抗として R _ch 減少すると、その変調はH ⁺ の影響下で妨げられます イオン;したがって、pH感度が低下します。

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NWFETのチャネル電流と長さ。チャネル長の関数としてのチャネル電流のプロット。 V _BG =− 5 V、 V _ds =− 5 V、 R _ch =1.26MΩ

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pH感度とチャネル長の関係。チャネル長の関数としてのpH感度のプロット。 V _FG =− 10 V、 V _BG =− 5 V、 V _ds =− 5 V、 R _ch =1.26MΩ

図11は、電流チャネルの長さに対するLFノイズスペクトル密度の依存性を示しています。

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ノイズスペクトル密度と現在のチャネル長。現在のチャネル長の関数としてのノイズスペクトル密度のプロット。 pH測定用 V _FG =− 10 V

これらの曲線は、0.85 V / cm ² の強度の照明下で、暗条件で長さが異なるSiNWに対して測定されたLFノイズのスペクトル依存性を使用してプロットされています。 、およびpH =7の水溶液中。平行曲線の傾きの計算値（図10）はlog（500/10）≈2.7に等しくなります。この値は、式（1）を使用して理論的に得られた値（3に等しい）に近い値です。 （6）および（7）、 S _V ∝ l ^-3 約10％の誤差があります。結果は、理論的に予測されたS _V （ l ）依存関係は、比較的高レベルの熱雑音を考慮して、測定された特性とよく一致しています。式によると。 （6）、チャネル長をスケーリングする l ダウンすると、抵抗が減少し、電流が増加します。これは、チャネル内の電荷キャリアの増加に対応します。これにより、電荷キャリアとシリコンと誘電体層の間の界面のトラップとの相互作用が増加します。したがって、ノイズレベルが増加します。これは、実験の依存関係によっても確認されます（図11を参照）。

SiO ₂ の非ネルンストpH応答 -ゲート付きFETベースのセンサーは、イオン感応性FET（ISFET）の概念が導入されて以来、主要なトピックとなっています。 pHの変化に対するSiNRFETセンサーの感度は、デバイスのしきい値電圧のシフトを測定することで定量化でき、ネルンストの式[35]で定義されます。

\（\ frac {\ delta {\ Psi} _0} {\ delta \ mathrm {pH}} =-2.3 \ frac {kT} {q} \ alpha \ le 59 \ \ frac {mV} {\ mathrm {pH} } \）、

ここで、δ Ψ ₀ 表面のポテンシャルです。 The dimensionless parameter a which depends on the intrinsic buffer capacity of the oxide surface and the differential double-layer capacitance can be a value between 0 and 1.

Changes in the pH of the solution induce variations in the surface charge density and surface potential. It leads to a change in the NR channel conductance. In general, sensitivity is defined as the largest possible output response to a certain biological event. The pH sensitivity of BioFETs arises from the acid/base reactions at the oxide/electrolyte interface and the maximum pH response achievable by a conventional ISFET is the Nernst limit of 59 mV/pH. Over the years, there have been numerous reports [36,37,38,39,40,41,42,45] on devices with near Nernstian. The high sensitivity was achieved either by optimization of the intrinsic device transfer characteristics (such as lowering of the subthreshold swing or by tuning the gate potential) or by chemical surface modifications. Decreasing silicon thickness leads to higher surface charge sensitivity [45]. In [6], it is shown that at an optimum thickness of 30 nm the sensitivity reaches maximum value, and for a thicker device layer the pH response decreases and the largest response is obtained from the widest NR FET with the highest surface area. The most popular platform for chemical modification of SiO₂ surface is chemisorption of a few nanometer thick self-assembled monolayers [46], not only to enhance the pH sensitivity of Si/SiO₂ gated nanosensors [47], but also because biomolecules such as proteins [48] or DNA [49], which can be coupled to the other functional end of certain monolayers. Authors of Ref. [50] discussed the results concerning the functionalization and modification of SiNW FET sensors.

結論

Silicon nanowire FET biochemical sensors of various lengths were fabricated. The static dark and light-illuminated I–V curves as well as the behavior of these sensors in an aqueous solution with different values of pH are investigated. The static dark I–V dependencies demonstrate FET behavior. With increasing light intensity, the source-drain current grows because of the increase in the conduction of the current channel. The pH sensitivity increases with the increasing of the back-gate voltage and approaches to 59.5 mV/pH. The magnitude of the channel current is approximately inversely proportional to the length of the current channel and the pH sensitivity increases with increase of channel length approaching to the Nernst limit value, indicating that larger area devices are more suitable for the pH sensing.

The spectral density of the LF noise increases both under the action of the pH solution and the illumination, and in both cases, the frequency dependence of the noise is weakened and the value of the noise parameter γ decreases. With increasing of the pH value and illumination power, the 1/f-noise is screened by the g-r plateau. The characteristic frequency of the g-r noise component decreases with increasing illumination power. LF noise level increases and its slope decreases with increase of the pH value. It is shown that the measured value of the slope of noise spectral density dependence on the current channel length is 2.7 that is close to the theoretically predictable value 3 within 10% error.

略語

FETs:

Field-effect transistors

LF:

Low-frequency

NW：

ナノワイヤー

TMAH:

Tetramethylammonium hydroxide