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材料洞察/材料表面分析——輝光放電發射光譜高分辨率深度譜的定量分析

來源：時間：2023-12-11 10:17:30 瀏覽：4550次

前言

輝光放電發射光譜（Glow Discharge Optical Emission Spectrometry，GDOES）是將表面剝離和元素分析相結合的薄膜材料表征技術．早在20世紀30年代，輝光放電裝置和化學分析相關光譜的開發和應用就開始了^［1］．1947年，Rand McNally設計的輝光放電測試裝置，達到了極高的檢測靈敏度，實現了對0.01 μg氟的檢測^［2］．然而直到60年代，輝光放電才成為分析化學的研究重點．1967年Grimm光源出現^［3］，其陽極為圓筒狀，樣品為陰極，而且陽極接地保持零電勢，工作時樣品維持負高壓．Grimm光源相較其他類型光源輝光的穩定性和可重復性更高，使得GDOES成為一種更為可靠通用的表征技術^［4］，隨后脈沖射頻（RF）電源的引入，解決了直流（DC）電源只能測量導電物質的局限^［5］，使得GDOES應用范圍更加廣泛，既可測量導電材料也可測量非導電材料^［^6-8］．

GDOES的發展及應用

1.1GDOES的發展

1.1.1光源

毫秒或微秒級的脈沖輝光放電（Pulsed Glow Discharges，PGDs）裝置采用非連續激發模式，減弱了樣品表面熱效應．因此，相較連續激發模式的傳統光源，PGDs可以使用更高激發功率，使得激發或電離過程增強^［9］．這不僅提高GDOES測試的靈敏程度，而且解決了樣品因過熱被破壞的難題．雖然純氬是最常用的輝光放電氣體，但以混合氣體進行分析也得到了學界的關注．研究人員將氦氣、氪氣、氫氣或氧氣與純氬氣混合進行輝光放電試驗，以獲取高分辨率的深度譜^［^10-13］．這些基礎研究提高了GDOES分析的靈敏度，減少了分析中的干擾因素，極大推動了GDOES技術的進步及應用領域的拓展．

1.1.2 檢測器

傳統的輝光放電發射光譜儀，一般都是采用光電倍增管（PMT）作為檢測器．由于PMT工作電壓一般為1000 V的高壓，體積較大且不能做到全波長光譜檢測，限制了GDOES向高效小型和全譜化發展^［14］．德國SPECTRUMA公司的GDA150HR型和美國LECO公司的GDS500型輝光放電發射光譜儀均采用電荷耦合檢測器（CCD），其具有暗電流小、靈敏度高、信噪比高等特點^［15］，由于是超小型的大規模集成的元件，可以制成線陣式和面陣式的檢測器，可以實現多條譜線的同時記錄．對于任何一個元素，都有許多譜線可供選擇，能夠覆蓋完整的含量范圍．對于元素某個特定的含量范圍，同時選擇幾條譜線進行分析，可以提高分析結果的可靠性．但目前CCD在檢測方面也存在其局限性，即無法實現對ppm級微量元素的檢測且響應速度較慢．如分析高純金屬中雜質，尤其對非金屬元素雜質的分析，其精度和PMT相比還存在不小的差距，因為響應較慢，被測雜質所處深度可能偏離其實際位置．因此，目前CCD被應用在檢測要求相對較低的GDOES上，主流高端GDOES還是使用基于PMT技術的檢測器．

GDOES的應用

1.2.1 GDOES的特點

GDOES具有眾多優點^［^23-27］：基體效應小，對于不同的組成和結構的樣品，濺射過程發生在樣品表面，而激發過程在等離子體中，樣品基體對被測物質的信號幾乎不產生影響；低功率，用于GDOES深度譜測量的濺射離子能量低，屬層層剝離；低能級激發，被測樣品原子主要受到等離子體中電子碰撞激發，而由于電子所帶的能量較小，使得原子的激發都處于低能級，所產生的譜線往往是簡單的原子或離子譜線，因此譜線間的干擾較小；可探測所有元素（包括氫），當放電穩定后，進入等離子體中的樣品原子都可以被分辨；自吸收效應小，限制式光源使樣品激發時的等離子體厚度小，所產生的自吸收效應小，校準曲線的線性范圍較寬；分析速度快且深度分辨率高，做一個樣品只需幾分鐘，分析速度達到了每分鐘幾微米，深度分辨率可達亞納米級；直接檢測固體樣品，不需要對樣品進行稀釋、溶解等處理；檢測深度范圍廣，可以從初期微米尺度到現在的納米尺度．

GDOES深度剖析濺射速率快，要求檢測器能快速地將從輝光室發出的光譜信息全部收集，同時由于濺射到樣品不同深度尤其是到達各種界面的過程中，元素含量迅速改變，要求檢測器對此有及時而準確的響應．法國HORIBA Jobin Yvon公司的GD-PROFILER系列輝光放電發射光譜儀都采用其專利技術的高動態檢測器（HDD），其本質上還是屬于光電倍增管，但通過自動調節光電倍增管的電壓，線性動態范圍可達到10⁹數量級^［16］，使儀器對1×10^-6%~100%的濃度變化有線性響應，無信號飽和，無需預設電壓，從而進行快速靈敏的檢測．對于固態探測器或普通高壓固定式PMT檢測系統，這種響應通常是不可能的．

1.2.2 GDOES的應用

GDOES憑借其極高的濺射速率及所有元素（包括氫）可探測和高深度分辨率的特點，被廣泛應用于鋼鐵和汽車表面涂層、表面抗菌、電鍍層、半導體和氣相沉積薄膜等元素成分的剖面分析^［^17-20］．光源的改進，使得GDOES表征極薄的薄膜（厚度小于5 nm）成為可能^［21］．對硫脲單分子層GDOES深度譜的定量分析，證明了GDOES的深度分辨率可達亞納米級^［22］．近幾年，納米多層膜在防護多層膜、透明導電薄膜、光伏和柔性電子器件等領域中迅猛發展^［^28-31］，這也帶來了對納米多層薄膜分析和表征的巨大需求．GDOES快速、所有元素（包括氫）可探測及高分辨率的特點，是其他常用深度剖析技術如二次離子質譜（SIMS）、俄歇電子能譜（AES）和X射線光電子能譜（XPS）所不具備的．

防護多層膜因可抵抗惡劣的工作環境，被廣泛的應用在航海、航空和軍事等領域中^［^32-33］．隨著防護多層膜的結構日趨復雜，內部元素如何分布受到研究人員更多關注．因此，利用GDOES表征防護多層膜成為研究的熱點．Marin等人^［34］利用GDOES分析了三種不同層結構的Al₂O₃/TiO₂納米防護多層膜，將GDOES測得的膜厚和原子力顯微鏡測的膜厚進行對比發現，測量結果較為一致．此外，通過對測量的GDOES結果分析發現，基底的粗糙度和單層納米層膜表面的粗糙度處在同一數量級上．Liu等人^［35］對在不銹鋼基底上的CrCN/Cr納米防護多層膜進行了GDOES分析發現，其中的Cr層不是純金屬，Cr層中還包含了C和N元素，這種非純的Cr層對多層膜的力學和摩擦學性能的提高起著重要作用．

透明導電多層膜因具有良好的導電性和光學透明度等理想特性，被廣泛地應用在光電子器件上．GDOES在透明導電多層膜的工藝控制和質量檢測方面發揮著重要作用．王宇等人^［36］將制備的AZO/Cu/AZO復合薄膜在10^-3 Pa的真空條件下退火1 h，將退火前后的復合薄膜進行GDOES測試，發現退火后Cu層信號強度減弱，AZO層中出現Cu信號，這表明退火過程中復合層薄膜發生了層間擴散，破壞了復合層薄膜原結構．Ma等人^［37］采用原子層沉積的方法制備了不同SiO₂含量的SiO₂/Ga₂O₃多層膜，利用GDOES分析了Si摻雜為0%，5%和20%的SiO₂/Ga₂O₃多層膜，得到各元素濃度的深度分布，證明了各樣品達到了預期Si摻雜要求，且SiO₂層均勻的分布在Ga₂O₃層間．

GDOES被廣泛的應用在光伏內部機理的探究中．Lee等人^［38］將結構為玻璃/ITO/PEDOT：PSS/鹵素鈣鈦礦/PCBM/Ag的太陽能電池進行GDOES分析，在室溫下觀察到碘離子在正或負偏壓下的可逆遷移（分鐘尺度下），并推導出碘離子的擴散系數及遷移率分別為1.3×10^-12 cm²/S和5×10^-11 cm²/V·S．Neugebohrn等人^［39］利用GDOES分析Na元素在Mo/MoSe₂體系中的分布情況發現，Na元素在Mo層中的含量和前期制備過程中引入量有關，MoSe₂層中的Na元素主要集中在樣品表面和Mo/MoSe₂界面處．Khalil等人^［40］對Cu₂ZnSnS₄（CZTS）/Mo樣品進行了GDOES測試，觀察到CZTS層各元素均勻分布，CZTS/Mo界面處沒有出現Zn信號強度的上升，這說明界面處沒有發生ZnS的偏析，這樣的偏析卻在其他文獻中有報道．

柔性電子器件大多以有機物為基底，所以相對脆弱易在深度剖析實驗中被破壞，Pulsed-RF-GDOES能夠很好地解決此類問題．周剛等人^［41］在不同的Pulsed-RF-GDOES工作參數下，分析了一款含銀的柔性光學功能薄膜，得出樣品是由Al_xO_1-_x，Zn_xO_1-_x，Ag和Cu構成的多層膜．呂凱等人^［42］利用Pulsed-RF-GDOES分析阻隔紅外輻射薄膜樣品，將Pulsed-RF-GDOES強度-時間譜與Tof-SMIS數據及定量分析相配合，最終獲得了樣品的層結構及成分的深度分布．

GDOES深度譜定量分析的MRI模型

2.1 GDOES工作原理

輝光放電光源室抽真空，通入少量氬氣，使光源室保持在100~1000 Pa的低壓環境．當電極兩側電壓超過激發氬氣所需電壓，會產生輝光放電現象，電離產生Ar⁺和自由電子，此時光源內部為低溫等離子體．Ar⁺經過電極加速轟擊處在陰極的樣品表面，將表面原子濺射到等離子體內，與電子碰撞從而變成激發態．激發態的樣品原子由激發態回到基態時產生樣品元素的特征光譜．全息光柵對光譜進行分光，并由檢測器進行分析，最后經過計算機處理便可獲得樣品中相應元素的發光強度．GDOES工作原理如圖1所示．

圖1 GDOES工作原理示意圖Fig.1 Schematic diagram of GDOES working principle

2.2 深度譜定量分析—MRI模型

MRI（Mixing Roughness Information）模型由Hofmann提出^［43］，它考慮了深度剖析技術涉及到的導致測量深度譜畸變的三種物理效應，即濺射過程中的原子混合、樣品表面及界面粗糙度和探測信號的信息深度．該模型提出后被廣泛應用在AES，XPS，SIMS和GDOES深度譜的定量分析^［^44-47］．MRI模型中，測量信號歸一化強度I/I_o可表示為原始濃度分布X（z）與深度分辨率函數g（z-z）的卷積^［48］．

．

（1）

深度分辨率函數g（z）包含如下三個子函數^［49］：

］；

（2）

；

（3）

．

（4）

式（2）~式（3）中w為碰撞級聯中的原子混合長度，σ為粗糙度，λ為信息深度．g_w描述了離子濺射產生的原子混合，g_σ給出了樣品表（界）面粗糙度為高斯分布．g_λ描述了被測信號來自于距離樣品表面一定深度范圍．

MRI模型中涉及到三個基本參數w，σ和λ，它們均具有確定的物理含義^［50］：原子混合長度w（nm），當離子轟擊被測樣品表面時，最外層原子被剝離樣品表面，同時由于原子轟擊產生的級聯效應導致樣品表面原子和內部原子混合，這使得樣品表層原始元素分布改變，導致深度譜的展寬，用混合長度來表征原子間的混合程度；濺射條件如入射離子的能量、離子種類和入射的角度決定了原子混合長度w的大小，混合長度愈長深度譜的失真就愈大；粗糙度σ（nm），樣品表（界）面粗糙是導致測量深度譜畸變的主要原因．當被測材料為多晶時，通道效應（即不同取向的晶粒有著不同的濺射產額）會導致濺射誘導粗糙度隨濺射深度的增加而顯著增加，這會使得深度分辨率大大降低．信息深度λ（nm），被探測的信號可能源于表面以下的深度范圍，這也會導致測量深度譜的失真．在GDOES和SIMS深度剖析中，由于探測信號來自最表層，可以認為λ為零．而在AES和XPS中，部分信號來自樣品表層下的電子，被收集電子的動能越低相應的信息深度就越小，深度剖析的分辨率就越好．

粗糙度對測量深度譜的影響，可視為原始成分深度分布X（z）與高斯函數的積分^［51］．

．

（5）

考慮濺射過程中的擇優濺射，一般情況下假設瞬時濺射率與成分呈線性相關^［^52-53］，滿足．因此，將濺射時間轉換為濺射深度．

．

（6）

式（6）中q_i和X_i為純元素i的濺射速率和成分濃度，q_t為平均濺射速率．

將擇優濺射和原子混合都考慮在內，濺射過程中元素i表面濃度滿足如下微分方程^［54］．

．

（7）

考慮信息深度λ對強度的影響，歸一化深度剖析信號強度I_i/I_o^［55］．

（8）

為了表征測量深度剖析譜的失真程度，引入了深度分辨率，是評判測量深度譜優劣的重要指標．傳統深度分辨率Δz（16%~18%）的定義^［56］為：假設一理想的、原子單層的界面A/B，當測量信號的歸一化強度從84%下降到16%或從16%上升到84%所對應的濺射深度，如圖2所示．Δz越小說明深度剖析的分辨率越高，測量深度譜就越接近真實的成分深度分布．Hofmann等人^［57］對界面、δ層、單層和多層深度剖析譜中深度分辨率的定義和測量方法做了總結，且分析了Δz（16%~18%）、半峰寬（FWHM）和Δz（FWHM）三種方法在界面、δ層、單層和多層各種情況下的適用性．

圖2 深度分辨率Δz（16%~18%）定義Fig.2 Definition of depth resolution Δz（16%-18%）

在納米多層膜的深度剖析實驗中，被測元素的最高（低）強度可能不會出現平臺，此時就無法利用傳統的84%~16%定義來確定深度分辨率，只能通過深度譜的定量分析來計算相應的深度分辨率，比如利用MRI模型對測量深度譜進行定量分析，獲得了擇優濺射參數r（）、原子混合長度w、粗糙度σ和信息深度λ，則相應的深度分辨率可表示^［58］：

（8）

；

（9）

．

（10）

假設各失真因素對深度分辨率影響是相互獨立的，相應的深度分辨率可用下式表示，

（11）

“坑道效應”是導致GDOES深度譜失真的主要因素，是由于濺射坑道底部的凸凹不平所致^［3］．如何在深度譜定量分析中考慮這一效應，是定量分析GDOES深度譜的重點．GDOES深度剖析中的坑道效應與粗糙度有直接關系，一般情況下可以通過粗糙度參數動態的改變而得以考慮．但是如果坑道效應非常明顯，用MRI模型中的高斯函數不能描述時，就必須考慮濺射坑道特定的形貌．劉毅等人^［59］在MRI模型基礎上，引入了模擬坑道形貌的CRAter-Simulation（CRAS）模型^［60］，建立了MRI-CRAS模型，并用于GDOES深度剖析的定量分析．

在MRI-CRAS模型中，濺射坑道為一圓形區域，半徑r^max，坑道內的任意徑向位置表示為r^real，或者為一個無量綱半徑r，其表示式為r = r^real/r^max．測量信號I（t）可以看作坑道表面所有測量信號的總和，式中I^local表示在坑道內r處的測量強度，K為歸一化因子．考慮各種因素影響，經過嚴格推導（詳細推導過程見參考文獻［59］）得相對通量強度FR（r），．式中p和b為控制坑道形狀的參數，當p＞1時坑道呈現凸形，當p＜1時坑道呈現凹形，當p=1時坑道效應消失，當p一定時b越大則坑道曲率越大．

經推導得深度分量函數DWF（z），其中p＞0，b＞0．

（12）

利用MRI模型計算出考慮粗糙度和混合效應后的表面濃度X^MRI隨濺射時間t的函數關系，將其作為輸入量，代入CRAS模型中得到MRI-CRAS模型計算的信號強度為^［59］：

（13）

GDOES高分辨率深度譜的定量分析

3.1 單晶硅表面自然氧化的SiO2

單晶硅片表面自然生長的SiO₂層厚約1~2 nm，可被用來評估深度剖析技術的探測分辨率．周剛等人^［41］首先利用Pulsed-RF-GDOES對標準樣品SiO₂（300 nm）/Si（111）進行深度剖析測試，獲得了最佳的工作參數：氬氣工作氣壓650 Pa、濺射功率20 W、脈沖頻率10000 Hz、占空比0.5，所得到的深度譜如圖3所示．SiO₂膜層信號（即Si與O的信號）呈波浪形是由于平整的Si基片導致了反射光干涉所致，SiO₂中Si信號與基片純Si信號在強度上略有差異，由此確定了SiO₂（300 nm）層強度?時間譜中氧信號（強度）的半峰寬為45.5 s，得出SiO₂膜層的濺射速率為6.6 nm/s．在同樣工作參數下，對Si（111）基片上自然氧化的SiO₂薄層進行深度剖析測量，結果如圖4所示．實驗結果明顯發現，氧信號的信噪比較低，所以采用硅元素來確定自然氧化的SiO₂薄層厚度．圖4中自然氧化SiO₂薄層強度?時間譜中硅信號（強度）的半峰寬僅為0.15 s，由此得到在Si（111）基片上自然氧化的SiO₂薄層厚度約為1 nm（6.6 nm/s，0.15 s）．很顯然，該深度譜的深度分辨率小于1nm．

圖3 SiO₂（300 nm）/Si（111）標準樣品Pulsed-RF-GDOES強度?時間譜Fig.3 SiO₂（300 nm）/Si（111）standard sample Pulsed-RF-GDOES intensity-sputtering time spectrum

圖4 Si（111）基片上自然氧化SiO₂ Pulsed-RF-GDOES強度?時間譜Fig.4 Pulsed-RF-GDOES intensity-sputtering time spectrum of SiO₂ naturally grown on the Si （111） substrates

3.2 單層硫脲分子

Shimizu等人^［61］首次利用Pulsed-RF-GDOES對垂直銅表面自生長在的硫脲（CH₄N₂S）單分子層（厚度小于1 nm）進行了深度剖析測試，得到深度譜數據．劉毅等人^［22］利用MRI模型，根據已知的硫脲分子結構（圖5（a）），實現了對單層硫脲分子的重構．具體擬合方法如下：將單層硫脲分子結構投影至垂直銅基底的方向，并視為多層結構；然后利用MRI模型，初步擬合S和N的實驗數據；考慮到樣品表面C元素的雜質物污染，改變C元素的原始分布，通過迭代法使MRI理論計算值與C的測量數據達到最佳擬合；將硫脲分子的原始層結構及所得到的碳元素污染層結構代入MRI模型中計算，并假設濺射速率依賴于濺射深度，以實現對硫脲分子各元素測量數據的擬合，最佳的擬合結果如圖5（b）實線所示，濺射速率與濺射深度的關系如圖5（c）；達到最佳擬合時三個MRI參數分別為w=0.25 nm，σ=0.15 nm，λ=0 nm．根據方程（11）計算出硫脲單分子層GDOES深度譜的深度分辨率為?z=0.5 nm，表明為亞納米級分辨率．

圖5 （a）硫脲分子結構圖及其投影，（b）硫脲單分子，碳雜質層和銅基底的測量深度譜（數據點）和MRI擬合的結果（實線）及（c）MRI擬合得到隨濺深度變化的濺射速率Fig.5 （a） Schematic of thiourea molecular structure and its projected，（b） measured depth profiles ofthiourea monomer layer， carbon impurity layer and copper substrate， and MRI fitting results （solid lines）and （c）sputtering rate as a function of the sputtered depthobtained by MRI fitting

3.3 Mo/B4C/Si多層光學膜

Mo/B₄C/Si納米多層膜作為反射涂層已被廣泛應用于自由電子激光器和極紫外光（EUV）器件中^［63］，其中極薄的B₄C層是作為擴散阻擋層．

Ber等人^［64］利用Pulsed-RF-GDOES測量了在Si（111）基底上沉積的60個周期的Mo（3 nm）/B₄C（0.3 nm）/Si（3.7 nm）納米多層膜，測量結果如圖6所示．從圖6可見，0.3 nm厚的B₄C（B的信號）層結構依然可分辨．

圖6 Mo/B₄C/Si樣品Pulsed-RF-GDOES強度?時間譜Fig.6 Mo/B₄C/Si sample Pulsed-RF-GDOES intensity-sputtering time spectrum

楊浩等人^［65］使用MRI模型，對測量的GDOES深度譜中15~35 s濺射時間內的Mo，B和Si信號同時進行了定量分析．具體過程如下：利用SRIM程序^［66］計算出Mo，Si及B的原子混合長度w分別為0.3，0.8和0.6 nm，從文獻［67］得到Mo/B₄C/Si樣品粗糙度σ為0.7 nm；根據樣品總厚度和總的濺射，粗略估算出平均濺射速率范圍；根據500 eV氬離子轟擊各物質的濺射產額，估計各元素相對的濺射速率比；在MRI模型的框架下，通過改變膜層結構及MRI參數并利用迭代法得到最佳的擬合（圖7實線所示）^［65］，重構獲得的各膜層厚度列于表1，通過表1^［65］確定的膜層厚度與名義值相差甚微；混合長度w代表濺射過程中表層原子和內部原子混合的程度，w=0.6 nm（已經小于了1 nm）說明混合程度很低，而參數σ=0.7 nm表明樣品表面原本很平整且在濺射過程中沒有產生粗糙度的增加，這些主要歸于GDOES的低能轟擊（Ar⁺的能量僅為50 eV）；利用方程（11）計算Mo/B₄C/Si納米多層膜GDOES深度譜的深度分辨率，其?z=1.1 nm．

圖7 Pulsed-RF-GDOES深度剖析實驗數據（空心圓）Fig.7 Pulsed-RF-GDOES depth profiling data （open circles） and the bestMRI fitted results （solid lines）

（a）Mo；（b）Si；（c）B₄C層最佳MRI擬合結果（實線）

（a） Mo；（b） Si；（c） B₄C layers

表1 利用最優擬合Pulsed-RF-GDOES深度譜確定各層的厚度Table 1 The individual layer thickness determined by best fit of Pulsed-RF-GDOES depth profiling data

Mo/Si多層膜GDOES與SMIS深度分辨率比較

SIMS和GDOES都是利用離子轟擊樣品表面，分析濺射出的樣品粒子．SIMS探測的是濺射出來的離子質譜^［68］，而GDOES探測的是濺射出來的原子（離子）光譜．GDOES檢測時間遠小于SIMS檢測時間，但SIMS的靈敏度和分辨率一般要比GDOES高，當被測元素濃度極低（達到10^-9）時SIMS會是很好的選擇方法^［69］．下面通過定量分析Mo/Si多層膜SIMS與GDOES深度譜，比較兩者深度剖析的分辨率．

Mo/Si多層膜被廣泛用于納米光刻、軟X射線或極紫外顯微鏡及天文觀測等中^［^60-73］．Ber等人^［64］對60個周期的Mo（3.5 nm）/Si（3.5 nm）納米多層膜進行了GDOES和SIMS深度剖析測量，結果如圖8所示．從圖8可見，Mo信號最高峰值強度隨濺射時間呈下降趨勢，而峰谷強度呈上升趨勢，這是由于濺射過程中被濺射表面的粗糙度因為持續離子轟擊逐漸增大所致．利用MRI模型，對Mo/Si多層膜深度剖析圖前十個周期Mo信號進行定量分析．與上一節擬合Mo/B₄C/Si多層膜中Mo和Si的深度譜不同，為定量表征Mo/Si多層膜中Mo元素深度譜隨濺射深度的變化，可假設粗糙度參數σ也隨濺射深度增加而增大．通過對Mo/Si多層膜中Mo元素SIMS和GDOES深度譜的最佳擬合（圖8實線）得到：粗糙度參數σ分別在0.4 ~0.66 nm和0.67~1.2 nm區間變化，與文獻^［67］給出的樣品粗糙0.53 nm較為接近；混合長度w在兩區間分別為0.65 nm和0.53 nm．取粗糙度參數σ的平均值用于計算深度分辨率?z，即σ_SIMS=0.53 nm和σ_GDOES=0.94 nm．利用方程（11）得到?z_SIMS=1.38 nm，?z_GDOES=2.16 nm．顯然SIMS深度譜的深度分辨率較GDOES的要高，但對Mo/Si多層膜而言差別非常有限．

圖8 Mo元素的GDOES，SIMS和最佳MRI擬合結果Fig.8 GDOES and SIMS of Mo element and optimal MRI fitting results

（a） GDOES ；（b） SIMS

結語

輝光放電發射光譜儀在光源、電源和探測器等方面不斷更新，使得GDOES深度剖析技術的分析能力和檢測精度不斷提高，實現了亞納米級的深度分辨率．因此，GDOES可對分子層、納米多層薄膜和聚合物等進行表征，其未來的發展方向將很大程度上取決于對高科技產品的表征要求．MRI模型在深度剖析定量分析中的研究，將推動深度剖析技術對柔性器件、極薄膜層和單分子層等定量分析的發展．由于亞納米級的深度分辨率、較快分析速率（μm/min）、所有元素（包括氫）都可探測和基體效應小等優勢，相信未來GDOES深度剖析技術定會受到工業界及學界更多的重視，在測試分析領域也將發揮更重要的作用．

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