卒業研究報告

題目

Au-Cu 相互拡散の研究
RBS 測定結果のシミュレーション

指導教官

成沢

忠

報告者

足達 拓郎

平成 13 年 2 月 24 日

高知工科大学

電子・光システム工学科

目次
１． はじめに１−１． 動機
１−２． 拡散とは
１−３．ＲＢＳの説明
２． 実験方法
３．ＲＢＳ理論
４． シミュレーションについて
５．結果
６．考察
７．まとめ
8．参考文献9．謝辞

１．はじめに
１−１．動機
近年、発達している産業の一つに半導体産業がある。大学生活を終えるにあたり、少しでも人に知られているようなものを研究のテーマにしようと思い、この半導体工学に関係する拡散についての研究を行うことにした。この研究では、ＲＢＳ装置を用いて得られたＡｕ−Ｃｕ拡散の試料データにシミュレーションをおこなうことで試料中の元素分布について調べる。
１−２． 拡散とは
拡散現象は、多くの粒子からなる系が熱平衡に到達しようとするときに必ずみられる現象である。この研究では、金属の固体同士の間における原子拡散について調べる。ある熱エネルギーを与えられた固体の中では原子の移動が起こる。これが、ある２つの金属によってなる固体の場
合には、その２つの金属の原子が混ざり合うというような事が起こるのである。これが、この研究で調べる相互拡散である。
１−３．ＲＢＳの説明
ＲＢＳ（ラザフォード後方散乱分光）とは、ＨやＨｅイオンなどの軽い
高速イオンビームを用いて、その物質の表面より深さ数μｍのところまでの元素組成分布を、約 100Åの精度で測定する方法である．利点として
は、少量（数ｍｍ四方で厚さ数μｍ以上でよい）の試料しか必要とせず、それをほとんど破壊することなく、短時間で測定できるということである。手法について述べると、まず、数百万電子ボルトのエネルギーを持つＨｅイオンを試料に向けて、入射させる。固体中に入射したＨｅイオ
ンは余分な電子をすべてはぎとられ、α粒子（Ｈｅ＋ ＋ ）となって高速（ 10 ７ 〜10 ８ ｃｍ/ｓ）で運動しながら、固体を構成する電子や原子核と相互作用する。電子は軽いのでイオンに対して弱い制動を与えるだけであるが、重い原子核に接近（〜10− １ ２ ｃｍ）したイオンは強いクーロ
ン反発を受けて散乱される。散乱後のイオンのエネルギーは、散乱前のエネルギー、散乱角、ターゲット原子核の質量で決められる．このように一定のエネルギーを持ったイオンビームを試料に入射させ、後方散乱されたイオンのエネルギースペクトルを測定することで、試料を構成す
る原子の種類とその深さ分布をしることができるのである。

２．実験方法①研磨 ガスケット（Ｃｕ）を適度な大きさ（約１ｃｍ四方、厚さ 2 ｍｍ）に切断し、コンパウンド（研磨剤）を使って研磨する。
②蒸着

蒸着装置を用いて、Ｃｕ基板にＡｕ薄膜を蒸着させる。

③熱処理

サンプルを以下の条件で熱処理する。それと、熱処理をおこな
わないサンプルも一つ用意する。

サンプルＡ：400 Ｋ 100 ｓ
サンプルＢ：400 Ｋ 1000 ｓ
サンプルＣ：400 Ｋ 10000 ｓ
サンプルＤ：550 Ｋ 100 ｓ
サンプルＥ：550 Ｋ 1000 ｓ
サンプルＦ：550 Ｋ 10000 ｓ
サンプルＧ：300 Ｋ（熱処理をほどこしてないもの）

サンプル写真写真上サンプルＧ

写真下、左より順にサンプルＡ、Ｂ，Ｃ

サンプル写真
④ＲＢＳ

写真上

サンプルＧ

写真下、左より順にサンプルＤ，Ｅ，Ｆ

サンプルをサンプルホルダーにはさみ、ＲＢＳ装置にいれる。
ＲＢＳで各サンプルのデータをとる。下写真、ＲＢＳ装置⑤シミュレーション

ＲＢＳで測定したデータを元に、シミュレーションを行う

３．RBS 理論
シミュレーションを行なう前に、ＲＢＳがどのようにして試料の測定をしているか、もう少し詳しく知っておく必要があるので以下に記す。
入射されるイオンは高速イオンであるため、弾性散乱はほとんどなく、
非弾性散乱（電子励起）が起こる。このほとんどおこらない弾性散乱が、入射したイオンと試料の原子核との正面衝突に近い散乱なのである。この弾性散乱によって飛ばされたイオンのエネルギーを測定することで試料の組成分布などがわかるのである。今、入射エネルギーＥ０ で入射した高速イオンが物質中で後方散乱を受け、Ｅ′というエネルギーで検出器に飛び込んでくる過程を考えると、イオンが失ったエネルギーは次の各エネルギーの和である。
１．表面からある深さｘの原子核まで直進する間に失ったエネルギー
２．ｘにおいて標的の原子核に与えたエネルギー
３．後方散乱されてｘから物質中を逆戻りして物質外に出るまでに失ったエネルギー
このうち、２のエネルギーは原子核の質量によってきまるため、これか
ら原子の種類を知ることができる。１と３のエネルギーからはその原子のある深さｘをしることができる。ただし、１と３については、エネル
ギーを求める計算の時に電子阻止能を考慮しなければならない。この電子阻止能とは、試料中に入った入射イオンが電子が集まって働くブレー
キ作用によってエネルギーを失うことを表すものである。入射イオンが物質中をｄｘ進むとき、ｄＥのエネルギーをエネルギーを失うとして、（ｄＥ/ｄｘ）ｅ で表される。
では、入射イオンを試料の原子核に打ち込んだとき、どのようにして試料の原子の質量を知るのか、試料表面に原子がある場合を下に記す。
試料表面に質量Ｍ２ の原子が存在しているとき、これによりθの方向に散乱された入射したイオン（質量Ｍ１ ）のエネルギー（Ｅ′）と入射エネルギー（Ｅ０ ）との間には次の関係がある。
Ｅ′＝Ｋ・Ｅ０
Ｋは散乱定数で、エネルギーと運動量の保存則から次式で与えられる。

Ｋ＝｛（Ｍ１ cosθ／Ｍ１ ＋Ｍ２ ）＋[（Ｍ１ cosθ／Ｍ１ ＋Ｍ２ ）２＋（Ｍ２ −Ｍ１ ／Ｍ１ ＋Ｍ２ ）]１ /２ }２
このＫは、後方散乱（θ≒180）のとき、sin ２ θ≒0 の近似から次のような式になる。
Ｋ≒1−2（1−cosθ）Ｍ１ Ｍ２ ／（Ｍ１ ＋Ｍ２ ）２
いま、試料表面に質量の異なる２種類の原子、ＳｉとＡｕがあるとする。
Ｓｉによって散乱されたイオンのエネルギーをＥ′Ｓ ｉ 、Ａｕによって散乱されたイオンのエネルギーをＥ′Ａ ｕ として、この２つのエネルギーの差（⊿Ｅ′）によって２つの元素を判別することができる。
⊿Ｅ′＝Ｅ′Ａ ｕ −Ｅ′Ｓ ｉ＝2 Ｅ０ Ｍ１ （1−cosθ）｛ＭＳ ｉ ／（Ｍ１ ＋ＭＳ ｉ ）２
−ＭＡ ｕ ／（Ｍ１ ＋ＭＡ ｕ ）２ ｝となるが、Ｍ１ はＨ＋ やＨｅ＋ の質量でＭＡ ｕ やＭＳ ｉ に比べると随分小さいので、 ⊿Ｅ′は次のようになる。
⊿Ｅ′≒2 Ｅ０ Ｍ１ （1−cosθ）・⊿Ｍ／ＭＡ ｕ ＭＳ ｉ
ただし、⊿Ｍ＝ＭＡ ｕ −ＭＳ ｉ （なお、ＭＡ ｕ ＞ＭＳ ｉ ）この⊿Ｅ′が大きいほど、質量を判別できる。
そのためには、入射エネルギーを大きくする、入射イオンの質量が大きい程良い、できるだけθ＝180°に近づける→後方散乱のほうがよいという結論がでてくる。しかし、入射エネルギーを大きくしすぎると核反応を誘起する。入射イオンの質量が大きい重イオンだと試料に与える
ダメージが大きくなり、かつ、ＳＳＤと呼ばれる半導体検出器での分解能が悪くなる。等ということもあって、1〜3 ＭｅｖのＨｅイオンが主として用いられる。

図１ Ｓｉ基板＋Ａｕ薄膜試料のスペクトル
今、Ｓｉ基板の表面にＡｕを蒸着して厚さｄのＡｕ膜をつけたとする。
（図１参照）
上で説明した試料中の原子の調べる方法は標的原子が試料表面にある場合である。では、表面でなく中の方の原子、つまり、深さ方向について調べる場合はどうなるだろうか。
深さ方向の情報を得るためには、入射イオンが表面から標的原子に達するまでの過程と弾性散乱後に表面を飛び出すまでの過程、この両方におけるイオンのエネルギー損失を考慮する必要がある。
① 入射エネルギーＥ０ で打ち出されたＨｅ＋ 粒子のうち、試料表面のＡｕ原子によってθ≒180°に散乱された粒子は検出器中にＥ′＝ＫＡ ｕ Ｅ０

のエネルギーで飛び込んでくる。
② 一方、表面よりｔ（ｔ＜ｄ）にあるＡｕ原子によって散乱されてから検出器に飛び込む粒子のエネルギーは次のようになる。
Ｅ′＝ＫＡ ｕ Ｅ０ ―ｔ・［Ｓ］Ａ ｕ③ ［Ｓ］Ａ ｕ はＡｕによる「後方散乱エネルギー損失係数」又は、「［Ｓ］因子」と呼ばれるものである。この［Ｓ］Ａ ｕ は試料表面から内側のＡｕ原子に到達する過程とＡｕ原子に散乱されてから試料外に出るまでの過程で失われたエネルギーを表わすためのものであり、Ａｕ膜の電子阻止能（ｄＥ／ｄｘ（Ａｕ））を用いる事で次式で与えられる。
［Ｓ］Ａ ｕ ＝ＫＡ ｕ ・｛ｄＥ／ｄｘ（Ａｕ）｝＋ ｛１／｜ｃｏｓθ｜｝・｛ｄＥ／ｄｘ（Ａｕ）｝
式の第１項は往路での、第 2 項は復路での入射イオンのエネルギー損失に対応している。したがって、深さｄに存在するＡｕ原子から散乱される粒子は、ＫＡ ｕ Ｅ０ より⊿Ｅ＝ｄ・［Ｓ］Ａ ｕ だけ低いエネルギーになる
ので、Ａｕ膜全体からの後方散乱粒子のエネルギースペクトルは図 1（ｂ）のようになる。
次に、スペクトルの高さ（ＹＡ ｕ ）を示す後方散乱強度（ＲＢＳ yield）
について説明する。これは、次の式で与えられる。
ＹＡ ｕ ＝ＫＮＡ ｕ σＡ ｕ ／［Ｓ］Ａ ｕ
Ｋを実験条件で決まる定数とし、ＮＡ ｕ は原子濃度であり、σＡ ｕ はラザ
フォード散乱断面積で（ＺＡ ｕ ／Ｅ）２ に比例している。
この式より、深さｘにおいて散乱された入射イオンのスペクトル強度はその場所における原子の個数に比例している事がわかる。
また、図１（ａ）を見ると、Ｓｉ基板によるエネルギースペクトルがＡｕ膜がある場合とない場合とでは異なっている。これは、Ａｕ膜がある場合のＳｉでは、入射イオンがＡｕを通ってＳｉに達するまでとそこからＡｕを通って検出器に飛び込む間にエネルギー損失があるためである。
さて、ここでＲＢＳを使う上で重要な言葉の一つ、エッジ（ｅｄｇｅ）
について述べておく。エッジとは、試料表面に存在するとしたときの原子によって散乱されるときのエネルギーを指す。散乱定数ＫＡ を持つＡ
原子によって散乱されるエネルギーＥ′Ａ ＝ＫＡ Ｅ０ を「Ａ原子−エッジ」と呼ぶ。これを使う事で、厚さｄのＡｕ膜下のＳｉ基板の散乱エネ

ルギーの最高値を求められる。
[ＳＳ ｉ ]Ａ ｕ ＝ＫＳ ｉ ・｛ｄＥ／ｄｘ（Ａｕ）｝＋ ｛１／｜ｃｏｓθ｜｝・｛ｄＥ／ｄｘ（Ａｕ）｝
この式の[ＳＳ ｉ ]Ａ ｕ とは、「Ｓｉで後方散乱された粒子のＡｕによるエネルギー損失係数を指す。
このようなＲＢＳの理論に基づいてシミュレーションプログラムは作られていて、手作業では追いつかないような計算を瞬時に行ってくれるのである．

４．シミュレーションについて
まず、知りたいのはどのぐらいの深さにどの程度の割合でＡｕ、Ｃｕが存在しているかである。シミュレーションでは、ＲＢＳで測定したスペクトルにシミュレーションのスペクトルを重ね、その時に描いたシミュレーションスペクトルのパラメータを読むことで、組成分布を知ることができるのである。つまり、シミュレーションとは元データから情報を得るためのフィッティング作業といえる。
・シミュレーション方法
シミュレーションソフト「Ｅｒｎｉｅ」の後方散乱スペクトル解析プロ
グラムを用いる。
ランダム・スペクトルで多層構造、不純物分布の解析を行うために、Ｒ
ＢＳでサンプルを測定したときのデータを入れる。
このとき入力したシミュレーションのパラメータは以下のとおりである
なお、Ｃｕは自然界に質量に差のある同位体が存在するため、それぞれ別の元素として入力してある。
ランダムプログラムの適用範囲
元素数
表面の層の分割
データのチャンネル数

最大 10 元素
最大 9 層10〜1023 チャンネル

ランダムデータの設定
入射エネルギー

2000 ｋｅＶ

入射粒子原子番号
入射粒子質量数2（Ｈｅ）4．003 ａｍｕ

構成元素の原子番号

試料Ｎｏ．1
試料Ｎｏ．2
試料Ｎｏ．329（Ｃｕ）
29（Ｃｕ）
79（Ａｕ）

構成元素の質量試料Ｎｏ．1
試料Ｎｏ．2
試料Ｎｏ．363 ａｍｕ65 ａｍｕ197 ａｍｕ

上記数値入力後、９つの層に分けたＡｕとＣｕのターゲット各層における存在比と各層ごとの層の厚み[10＾15 個／ｃｍ２ ]に数値を入力して、シミュレーションスペクトルを表示する。このターゲット各層における存在比と各層の厚みにどのような数値を入れたかで、シミュレーション
スペクトルの表示が変わる。つまり、このシミュレーションスペクトルをＲＢＳで測定したスペクトルに近づけることで、測定したスペクトルの各層における存在比と各層ごとの層の厚みの大まかな値がわかるのである。
下の図は、どのようにして、シミュレーションスペクトルを合わせる
かの図である。試料の最表面を第１層として考えており、中に入って行
く毎に２層、３層とわけていく。それぞれの層にどの元素がどれぐらいの割合で入っているかを考えて、そこに数値を入力しプログラムによってスペクトルを表示させる。この時入力する値のうち、層の厚みはエネ
ルギーの方に強く依存し、また、元素の存在比は後方散乱強度の方に強く依存する。これは、ＲＢＳ理論のところで述べたエネルギーや後方散乱強度の定義から言えることである。このことから、層の厚みの方で横軸方向の、元素の存在比の方で縦軸方向の調整を行えるということがわかる。

拡散している部分

Cu

Ａｕ

Au

Hｅ＋

Ｃｕ
９層

２層
｜
８層

１層

図２ シミュレーションの層の説明の図

５．結果
Ａ〜Ｇのサンプルのうち、Ａ、Ｄ、Ｇの３つのサンプルについてシミュ
レーションを行った。各サンプルの測定スペクトルとそのシミュレーションスペクトルを下にグラフ表記する。 縦軸は後方散乱強度で、その場所における原子の個数に比例している。横軸は検出器に飛び込んだ入射イオンのエネルギーである。 多数の黒い点によって表示されたスペクトルが測定されたスペクトルで、色付きで表示されているスペクトルがシ
ミュレーションスペクトルである。

①サンプルＧ

図３ サンプルＧ（300 Ｋ）のシミュレーショングラフ
図３は、サンプルＧ（300 Ｋ）の測定スペクトルとシミュレーションス
ペクトルをのせたグラフである。測定データのスペクトル右側を見ると、1.85 ＭｅＶの辺りから 1.65 ＭｅＶの辺りにかけて山のようなスペクトルがある。これがＡｕを示すスペクトルである。そして、グラフ左側、1.45
ＭｅＶ辺りから低エネルギー側へ伸びるスペクトル、これがＣｕを示すス
ペクトルである。
ここで、Ａｕのスペクトルが図１（ｃ）と違い、実際はスペクトルの高さが低エネルギー側にいくほど高くなっている。これは、理論のところで述べた、ラザフォード散乱の断面積が粒子エネルギーの 2 乗に逆比例（Ｅ−２）するためである。
また、グラフ右側の 1.8 ＭｅＶから 1.9 ＭｅＶの間にある青い線は、わ
かりにくいが青と赤と緑のシミュレーションスペクトルが重なったものである。このグラフを見て、青、赤、緑の３つのシミュレーションスペクト
ルのうち、黒い点の集まりで表示された測定データのスペクトルに一番近いものは、赤のスペクトルである。この赤のスペクトルに入力したパラメータからこの測定データについての情報を得る事ができる。なお、サンプルＧ（300 Ｋ）については、熱処理を行っていない試料なので拡散が行われていないと考え、パラメータは 1 層目にＡｕの層の厚みを、2 層目にＣｕの層の厚みを入力しただけの構成になっている。つまり、Ａｕの膜厚の調整のみによってスペクトルを合わせている。スペクトルを合わせる時のＡｕの膜厚は、蒸着時についたと思われるＡｕの量を考慮して入力する。
さて、測定データに一番近いと思われる赤のスペクトルのＡｕの膜厚であるが、入力する値では 750 [atoms/cm2 ]となっている。これをｍ単位に直すには次の関係式が必要になる。
｛アボガドロ定数（atoms）・密度（ｇ／ｃｍ３ ）・膜厚（ｃｍ）｝／原子量（ｇ）＝層の厚み（atoms／ｃｍ２ ）この関係式を用いて得られたＡｕの膜厚は 39 ｎｍである。

②サンプルＡ図４

サンプルＡ（400 Ｋ）のシミュレーショングラフ①１層層の厚み[10＾15
atoms/cm^2]
Ａｕの存在比Ｃｕの存在比（63 amu）
Ｃｕの存在比（65 amu）

表１

２層

３層

４層

５層

800
0.95

300
0.2

300
0.1

600
0.05

99999
0

0.035

0.56

0.63

0.665

0.7

0.015

0.24

0.27

0.285

0.3

図４シミュレーションスペクトルのパラメータ

図５

1層
層の厚み
[10^15atoms/
cm^2]
Ａｕの存在比Ｃｕの存在比（63 amu）
Ｃｕの存在比（65 amu）

サンプルＡ（400 Ｋ）のシミュレーショングラフ②

2層

3層

4層

5層

6層

7層

8層

900

100

150

200

300

450

600

99999

0.95

0.05

0.04

0.03

0.02

0.01

0.005

0

0.035

0.665

0.672

0.679

0.686

0.693

0.6965

0.7

0.015

0.285

0.288

0.291

0.294

0.297

0.29850.3

表２ 図 5 のシミュレーションスペクトルのパラメータ
図４、５は 400 Ｋで 100 秒間熱処理をおこなった試料のシミュレーショ

ングラフである。また、表１，２は図４，５のシミュレーションスペク
トルに入力したそれぞれのパラメータの値である。このグラフの測定データのスペクトルを見ると、サンプルＧのグラフと比べてＡｕとＣｕの間のスペクトルが少し持ちあがったような形になっている。ここで拡散が起きているものと予想し、まず、表１のように試料を幾つかの層に仮定して分割し、それぞれの層に元素の割合を入力する。このとき、Ｃｕが２つあるのはシミュレーション方法のところで述べた同位体を考慮しているためである。また、２つの同位体の自然界における存在比の比率は７：３で、63amu の方が多く存在している．それと、表の最後の層（Ｃｕのみの層）がとても大きな厚みになっているのは、Ａｕの厚さが薄膜で 39 ｎｍと小さいのに対し、Ｃｕの厚さが 2 ｍｍとはるかに大きいためである。
シミュレーションを行う際、まず、表１のように測定データを見て試料内がどのような元素分布になっているか予測して数値を入力する。
これによって、スペクトルの形をつかみ、そこから各層の微妙な調整をしてスペクトルを合わせていく．そうして、スペクトルを合わせたものが図５である。表２を見てもわかるように、シミュレーションでは実に細かい数値の調整が必要になる．そのため、一つの測定データに対し何百ものシミュレーションが必要になる場合もある。

図６

サンプルＡ（400 Ｋ）の元素分布図

図６は、表２のパラメータをグラフ化したサンプルＡの元素分布図である。縦軸は各元素の存在比を％で表し、横軸は試料表面からの深さをｎｍで表している．また、赤い線がＡｕを示し、青い線がＣｕを示している．この図を見ると、Ａｕが試料内側に向けて微量だが入っていっていることがわかる。

③サンプルＤ図７

サンプルＤ（550 Ｋ）のシミュレーショングラフ

1層

2層

3層

4層

5層

6層

7層

8層

9層

層の厚み
[10^15atoms/
cm^2]

500

450

500

520

180

650

420

450

99999

Ａｕの存在比

0

0.02

0.15

0.435

0.38

0.22

0.15

0.06

0

Ｃｕの存在比（63 amu）

0.35

0.343

0.29750.3955

0.434

0.546

0.595

0.658

0.7

Ｃｕの存在比（65 amu）

0.15

0.147

0.12750.1695

0.186

0.234

0.255

0.282

0.3

0.5

0.49

0.425

0

0

0

0

0

0

O の存在比表３

図７のシミュレーションスペクトルのパラメータ

図 7 は 550 Ｋで 100 秒間熱処理を行った試料のシミュレーショングラフ

である．図に示される赤のシミュレーションスペクトルが測定データのスペクトルに最も近いと思われるものである．表３は、図 7 上のシミュ
レーションスペクトルに入力した値である．なお、これには O（酸素）が新たに入力値として加わっている。この O の元素番号は 8、質量は 16
amu である。このサンプルＤについては、測定データのスペクトルを見てわかるように他の２つのサンプルと比べて随分と変化が起きている．
表３を見てもわかるように複雑な元素分布になっているのである。これをグラフとしたものを下に記す．

図8

サンプルＤ（550 Ｋ）の元素分布図

上の図８の縦軸と横軸は図 6 と同じである．ただし、赤のＡｕを示す線と青のＣｕを示す線に加えて、緑の O の線が加わっている．
６．考察①

サンプルＡは、400 Ｋで 100 秒間熱処理をおこなったものである。これ

についてシミュレーションをおこなった結果得られた図６の元素分布図を見ると、Ａｕ―Ｃｕの相互拡散が微量ながら起きているように見られる。だが、拡散が起きていなくても表面付近でＡｕとＣｕが混ざることがある。今回の実験ではＣｕ基板にＡｕ薄膜を蒸着する際に、Ａｕを高温で溶かして飛ばＣｕに堆積させるという方法をおこなっている．このように、蒸着をおこなった場合、Ａｕがあまりにも高温であるためにＣ
ｕの中に入り込む可能性があるわけである。しかし、このサンプルＡについて言えば、図 6 を見るとわかるように約 250 ｎｍの辺りまでＡｕが奥に入っている為、熱処理によってＡｕとＣｕが相互拡散を起こしたものによると思われる．
②

サンプルＤは、550 Ｋで 100 秒間熱処理をおこなったものである。この試料では、測定データを見てもわかるように幾つも考えさせられる点がある。そのうちの一つについて、まず考察する。
図７を見ると、スペクトルが山が２つ重なったような形になっている。
なぜ、このような形のスペクトルになっているのか。これは、Ａｕのス
ペクトルとＣｕのスペクトルとが重なった合成スペクトルであるからである。拡散が起こった場合、Ａｕのスペクトルは図３に示されているよ
うな山の形から崩れて、グラフ左の低エネルギー側に広がる．逆に、Ｃｕのスペクトルはグラフ右側の高エネルギー側に広がっていくはずである。なぜなら、相互拡散の場合、Ａｕが試料中に入っていくのに対し、Ｃｕは試料表面に向かうように混ざった形になるからである。ＲＢＳでは、試料表面ほど高エネルギー側、試料内側ほど低エネルギー側にスペクトルが表示される。つまり、相互拡散が起きることによって、Ａｕのスペクトルは低エネルギー側に広がり、Ｃｕのスペクトルは高エネルギ
ー側に広がって２つのスペクトルが重なってしまうのである．そのため、
図７のスペクトルは山が２つ重なったような形になって描かれているのである．
また、この試料のように 550 Ｋという高温で熱処理をおこなうと、試料内での原子の動きがかなり大きく急激な拡散が起きたと考えられるため、それによってこのような形になったとも思える．

③

サンプルＤの測定データについて、もう一つ気になる点としてスペク
トル右側の場所である。（図７）拡散がおこなわれたと思われるサンプ
ルＡ、拡散が行われていないと思われるサンプルＧ、どちらも 1.8 Ｍｅ
Ｖ〜1.9 ＭｅＶの間にスペクトルの右端があるのに対し、（図３，５）
サンプルＤでは、スペクトルの右端は 1.8 ＭｅＶのところにある。（図7）先の２つについてのみ考えてみると、拡散がおこなわれていても、そうでなくても試料表面にはＡｕがあるはずである。しかし、図７を見るとＡｕのスペクトルが明らかにずれている。シミュレーションをおこ
なう時にデータ入力ミスが起きていないことを確かめた上で考慮した結果、試料表面にＡｕ以外の何かがあるという結論になった。
では、試料表面にあるものは何か。はじめに考えたのが、ＲＢＳで試料を測定する際にゴミがついたのではないかということであった。しかし、実験をおこなう際は、それなりの注意を払って測定している．測定時に試料表面に何かがついたという可能性は無いとは言いきれないが少ないと思える．
それでは何が試料表面にあるのか。先ほど、考察②で急激な拡散が起きたと述べたが、そこに答えがある。高い熱エネルギーを与えられて活性化した原子は、その移動範囲が広がる．つまり、このサンプルＤでは、
Ａｕの厚さが 39 ｎｍと薄い薄膜であったために、その中を通ってＣｕ原子が試料表面まで出てきたのである．この試料表面に出てきたＣｕ原子に対し、空気中の酸素が反応しＣｕと O の化学反応が起きる。このよ
うに、試料表面にはＣｕ O（酸化銅）が出来ていたのである．そのため、
表３では、O の存在比が加えられているのである．
また、このＣｕ O の生成によって、図８のようにＡｕは試料内の表面側と内側にわたって拡散している。このことから、サンプルＡ，Ｇ（図３，５）ではほぼ直角になっているスペクトル右端が、サンプルＤ（図７）では山のような形になっていることがわかる。
。

７．まとめ
この研究では、Ａｕ−Ｃｕ相互拡散について調べるために、試料の作成
からシミュレーション作業までを１つの実験としておこなった．まず、適度な大きさとなるＣｕ基板を７つ用意し、それらにＡｕ薄膜を蒸着させる．
次に、Ａｕ−Ｃｕ基板７つに対して、それぞれ ①400 Ｋで 100 秒間熱処
理したもの ②400 Ｋで 1000 秒間熱処理したもの ③400 Ｋで 10000 秒間

熱処理したもの ④550 Ｋで 100 秒間熱処理したもの ⑤550 Ｋで 1000 秒
間熱処理したもの ⑥550 Ｋで 10000 秒間熱処理したもの ⑦熱処理をおこなわないもの(300 Ｋ) と条件を与える。これら７つの試料について調べるためにＲＢＳで測定。得られたデータのうち、3 つのデータについて
シミュレーションをおこなった。
3 つのデータとは、熱処理をおこなっていないものと、400 Ｋで 100 秒
間熱処理したものと、550 Ｋで 100 秒間熱処理したものである。これらについてシミュレーションをおこなうことで、その試料内の元素分布、深さ方向の情報を知ることができる。この 3 つの得られたシミュレーション結果を比較することで、与えられた条件によって試料がどう異なっているかがわかるのである．このようにして、サンプルＡ、Ｄ、Ｇを比較してみてわかったことを以下に述べる．
サンプルＡでは、サンプルＧと測定データを比較してもわかるように、
スペクトルの変化が少ない．このことを考慮してシミュレーションをおこなった結果、図６のように微量にＡｕが試料中に入っていってることがわかった。
サンプルＤは、サンプルＡ、Ｇと比べて随分とスペクトルの形が変わっている．このことから、あらゆる条件を考慮してシミュレーションをおこなった結果、図 8 のような深さ方向の情報をえることができた。この図 8を見てもわかるように、試料表面には酸化銅ができたものと思われる．また、図６のようにサンプルＡではＡｕが試料中 250 ｎｍほどまで微量に広がっているのに対し、図 8 のようにサンプルＤではＡｕが 100 ｎｍから
470 ｎｍ辺りとかなり広く分布していることがわかる．
今回の研究では、上記のように温度条件の違いによって、その試料中の元素分布が大きく変わること、つまり、拡散の度合いが違うことがわかった。また、特に興味深かったのが、大気中における高温熱処理では相互拡
散だけでなく、酸化の効果もあるということである．

８．参考文献成沢 忠 、平木（１９９４）

昭夫

箸「表面・界面の分析と評価」

オーム社

山科 俊郎 、福田
（１９９１）

伸箸「表面分析の基礎と応用」東京大学出版会

９．謝辞
最後に、この研究を行うにあたり御教授頂いた、成沢 忠 教授、院生の長木 正錦さん、また、共に研究を行い協力していただいた
横江 真さん、勝俣 貞幸さんに対し、深く御礼申し上げます。