Python编写的SCRAMBLE软件：用于石墨烯场效应晶体管的电测量和迁移率计算

−−软件X 15（2021）100757原始软件出版物SCRAMBLE：扫描比较研究应用于石墨烯场效应晶体管的多个本杰明沃尔夫森纳米材料和器件实验室，工程，计算和数学学院，普利茅斯大学，德文郡，PL4 8AA，英国ar t i cl e i nf o文章历史记录：收到2020年2021年6月16日收到修订版，2021年保留字：石墨烯场效应晶体管（GFET）场效应迁移率a b st ra ct石墨烯场效应晶体管（GFET）是有源电子部件，其利用石墨烯沟道中的电荷载流子的调制用于各种各样的应用，例如电子开关、放大和生物传感。本文描述了一个新的软件包SCRAMBLE，用Python编写，并开发了一个图形用户界面，以加快从GFET的多个背栅电测量对于正向和反向扫描，SCRAMBLE自动确定狄拉克点，最大值的位置，并计算电子和空穴的场效应迁移率©2021作者由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）中找到。代码元数据当前代码版本v1.0指向此代码版本所用代码/存储库的永久链接https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX-D-20-00068Code Ocean compute capsuleN/A法律代码许可证MIT使用git的代码版本控制系统软件代码语言、工具和服务使用Python。编译要求、操作环境&依赖性Python模块 需要安装：1. 熊猫2. NumPy3. Matplotlib 3.2.24. Tkinter如果可用，链接到开发人员文档/手册https://github.com/phukeo/SCRAMBLE/blob/master/README.md问题支持电子邮件：benjam. odrijaml @ plymouth.ac.uk;1. 动机和意义石墨烯场效应晶体管（GFET）通过在金属源电极和漏电极之间连接石墨烯沟道来实现，以顶栅或背栅配置操作。当在器件电极上产生电压降时，电流通过导电石墨烯通道。调节GFET沟道中的电荷密度是通过向栅极端子施加外部电压来实现的，该外部电压通过场效应诱导载流子[1]（图2）。 1 A）。GFET的基本电气特性是ISD VG门控扫描。在此测量期间，源极电子邮件地址：benjam. odrijaml @ plymouth.ac.uk。https://doi.org/10.1016/j.softx.2021.100757当栅极端电压（VG）从一个值VGMin向前扫到VGMax，然后再从VGMax返回到VGMin时，记录通过石墨烯沟道的电流（图1B）。在该ISD VG门控扫描测量期间，石墨烯沟道中的电荷载流子被施加的电场调制，从而改变GFET的导电性质[1]。最小电导的位置，称为狄拉克点（图中的V DF和V DR）。图1B）对应于费米能级位于导带和价带之间的交叉点处的位置，其描述了电子和空穴电荷载流子的可用性分别处于其最小值的位置[2]。对狄拉克点和转移曲线特性的分析提供了关于测试中GFET的掺杂和迁移率的信息[2，3]。与石墨烯表面和界面电荷相关的附加信息可以通过比较前向和后向电荷来获得。2352-7110/©2021作者。由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表SoftwareX期刊主页：www.elsevier.com/locate/softx本杰明软件X 15（2021）1007572- -−−−−−=Fig. 1. （A）典型的GFET示意图，示出了用于I SD的实验设置。VG测量，（B）代表性ISDV-G数据显示了向前和反向扫描的狄拉克点的差异。观察到反向扫描特性作为滞后行为（图1B）[4]。大量的信息可以阐明从一个单一的角ISD VG扫描测量有关的主机的传感特性相关的测试中的设备。通常，在不同的环境条件下进行多次重复，使用不同的功能化方案，导致大量的数据需要处理，分析和可视化。SCRAMBLE的开发旨在提供一个具有易于使用的图形用户界面（GUI）的平台，使所有软件技能水平的研究人员能够快速准确地监测大型数据集中与GFET相关的关键参数，使他们能够做出与其设备相关的数据驱动结论。由于GFET器件被用于各种不同的研究领域，包括医疗诊断[5，6]，食品掺假测试[7，8]和新型电子元件设计，如逻辑门[9]和逻辑逆变器[10]，因此SCRAMBLE可能会对广泛的令人兴奋的研究领域产生重大影响。该软件包将支持在GFET领域工作的研究人员，使他们能够快速准确地处理数据集。SCRAM- BLE自动化数据处理的各个方面，将测量设备的原始数据转换为有用的可视化，从而只需点击一个按钮即可计算和确定复杂的参数（如狄拉克点和迁移率值），从而消除人为错误。此外，由于SCRAMBLE的源代码保持开放和可适应性，具有不同表征程序和设备的用户可以轻松地2. 软件描述SCRAMBLE的GUI的主要组件前面板分为左侧控制面板和可视化屏幕。控制面板包含多个输入和控件，允许用户导入原始.csv文件，自定义其设备的尺寸和参数，选择I SD选择、平均、绘图和导出数据的V G扫描。一旦按下“处理数据”按钮，可视化屏幕将显示交互式图表2.1. 软件构架SCRAMBLE的源代码是用Python编写的，分为两个模块，如“scrambleGUI”模块处理GUI的所有方面，tKinter库中的代码[11]。“scrambleFUN "模块是执行参数计算的地方。 在这里，根据特定功能导入、操作和分析数据。该软件包中涉及的其他开源库包括os，NumPy [12]，Pandas [13]和Matplotlib[14]。用户首先使用“数据选择”框内的“打开文件夹”按钮，从其选择的与多个ISD VG数据采集算法仅选择感兴趣的两个数据列（ISD与VG），并忽略位于标题行中的元数据。导入文件的名称打印在GUI内的列表框中，数据保存在内存中。注意“开放”BOD’’button should be used on previously接下来，用户必须根据其GFET的细节/尺寸更新“设备参数”框（图2）的输入这里，“A "是源漏电压V SD，单位为mV，”B"是器件长度，单位为µ m，“C "是器件宽度，单位为µ m（图1）。其中"D"是介电厚度t ox，单位为nm，“E "是介电常数ε r，单位为Fm − 1。然后，用户通过选择“数据列表”框中的一个或多个标记名称来决定他们希望评估哪个导入的ISD VG扫描。接下来，用户必须决定他们是否希望将数据可视化为电流或针对VG的电阻。如果用户选择2D材料的薄层电阻在这里有更详细的描述[15]。请注意，对于此贡献的其余部分，假设用户已选择为了开始核心算法，用户然后按下“处理数据”按钮，其开始图1中描绘的工作流程。 3.确定和计算表征参数。对于所选择的每个ISDVG扫描，确定正向和反向扫描的以下参数：狄拉克点的电流/电压值、VG0处的电流值、最大Dirac点的电流/电压值以及电子和空穴迁移率。对于这些参数中的每一个，正向和反向值绘制在同一图表上，它们之间的差异由颜色编码线突出显示，该颜色编码线确定正向（黑色）或反向（红色）是否发生在更大的值处。 对应于狄拉克点和最大值的位置被覆盖在“扫描可视化”图上（图1）。 2）的情况。本杰明软件X 15（2021）1007573− + − +−==图二、 SCRAMBLE GUI显示带有输入参数的控制面板和可视化屏幕，其中数据以各种图表表示。比较了扫频VG和/80 V（红色）和/90 V（黄色）显示。(For为了解释该附图图例中对颜色的引用，这篇文章的网络版本图3.第三章。 SCRAMBLE软件体系结构概述显示了两个模块化组件，随着数据输入和输出位置包。原始数据SCRAMBLE有关SCRAMBLE的定制和实际使用的更多详细信息，请参见在线README.md。2.2. 软件功能由于ISD VG扫描由正向和反向组成，因此数据操作的第一部分涉及将数据拆分为这些方向。然后，通过选择最小电流值及其对应的背栅电压指数，确定狄拉克点的位置计算公式为：Python模块'' NumPy ''中的然后确定电流和电压空间中的最大值及其迁移率由空穴和电子传导描述，指的是电荷载流子是在特定VG下通过石墨烯沟道的电流的主要贡献者。在狄拉克点，最小电导的电压，费米能级位于价带（多数空穴）和导带（多数电子）之间的交点在狄拉克点电压以下（以上）的区域中的传导显示大多数空穴（电子）载流子贡献[2]。因此，一旦狄拉克点被确定，它们就被用来将原始数据分成描述空穴和电子传导的区域。使用[16]中更详细描述的直接跨导法（DTM）计算场效应迁移率该方法将器件的迁移率与使用等式（1）的透射率相关联。（一）.L被拉到scrambleFUN.py模块中，在该模块中，基于来自由scrambleGUI.py模块处理的控制面板的输入参数对其µDTM=gmWVSDCG（一个）构建NumPy DataFrame并更新“数据列表”，供用户选择他们希望可视化的测量。用于平均、绘图和导出数据的处理路径用适当的箭头示出。由SCRAMBLE导出的文件类型显示在相应的按钮名称下。其中，µDTM是场效应迁移率，g m是跨导，L、W分别是器件的长度和宽度，V SD是源漏电压，C G εrε0/t ox描述 背栅电容，其中εr是相对介电常数，ε0是自由空间的介电常数，tox是绝缘层的厚度[16]。本杰明软件X 15（2021）1007574−−−−−−−- -−−−DTM不考虑接触电阻的影响，因此总是估计低于实际迁移率的值。选择该方法是因为其准确性已被证明，更大的通道尺寸（>6µ m）增加，类似于在我们自己的工作中使用的GFET的尺寸[16]。移动性数据在SCRAMBLE中绘制在三个图表中。首先，绘制跨ISDVG扫描的每个点处的迁移率，其中每个点处的多数电荷载流子由分别对应于空穴和电子电荷载流子的垂直或水平条确定。接下来，给出了详细描述空穴和电子电荷载流子的分箱迁移率值的频率的直方图。SCRAMBLE提供将多个ISD VG扫描平均在一起的选项。首先从“数据列表”中选择ISD VG扫描，然后按下“平均"按钮即可实现。新创建的ISD VG扫描被附加到列表中，其名称由“用户输入”中的条目和连接到末尾的“AVE”组成然后，可以选择这一点进行评估，如前所述。图2中所示的各个图表可以通过其各自的导航按钮进行操作，从而允许平移、缩放和子图的配置。按下ISD VG扫描的原始数据和计算参数可使用“导出选定”按钮从SCRAMBLE导出，该按钮可对“数据列表”中突出显示的数据执行此操作。该操作产生三个文本文件（.bod）;一个具有原始ISD VG数据，一个具有计算的迁移率值，一个具有确定的参数。通过将“用户输入”输入框的输入分别与“数据”、“移动性"和”参数“连接起来，请注意，使用“见图4。 设备A1、A2和A3的扫描可视化图，插图显示异常步骤在的电流之间39V和41V由A3的指向左侧的未填充三角形表示，对应于反向扫描的最大宽度。3. 说明性实例在本节中展示了在215°C的温度下对GFET器件进行常规退火30分钟的影响，在本工作中使用的GFET的制造细节可以在[5]中找到。在这项工作中，在进行退火工艺之前（A1、A2和A3）和之后（B1、B2和B3）进行三次ISDVG扫描。退火处理前的三次原始ISD V G扫描如图12所示。四、在此图中，正向和反向（右和左）狄拉克点和最大狄拉克点（填充和未填充）的位置由适当的三角形表示。从40 V下ISD处的SCRAMBLE明确强调的异常步骤可以清楚地看出，A3测量应从未来分析中排除。接下来，对退火过程完成之前（A1和A2）和之后（B1、B2和B3）的合适值进行平均并绘制，一些重要图表的摘要见图11。五、本杰明软件X 15（2021）1007575=图五、（ A）显示原始和退火数据的扫描特性的可视化屏幕，其中插图显示相应的迁移率值。对于正向和反向扫描，（B）显示了VG0处的电流值，（C）显示了狄拉克点的电流值使用SCRAMBLE，迅速表明退火过程将狄拉克点移动到更高的VG和ISD值，增加了所有点处通过GFET的电流值，并将石墨烯沟道中的空穴（电子）迁移率增加了三（二）倍（图11）。5A）。与标记相关的彩色编码线和文本允许快速得出有关此过程如何影响正向和反向扫描的相对位置的结论（图5B和C）。例如，VDF和VDR的电流值从原始阶段的较高VDF交换为退火阶段的较高VDR所有输出数据均在补充材料中给出。在SCRAMBLE成立之前SCRAMBLE允许用户快速比较结果，最大限度地缩短其他地方的时间，并已被证明是共享关键结果的重要工具，如图所示。 5、我们组里的其他人4. 影响每天使用SCRAMBLE的主要影响是将原始数据转换为关于调查中下一步的明智决策的速度。具体而言，SCRAM-BLE准确计算并清晰可视化的关键人工制品，以前被忽视，已经指导了我们小组探索新路线的研究，例如检查扫描速度对GFET特性的影响。SCRAMBLE消除了采集，处理和可视化数据之间的延迟，因为这一切都是在包内的几个自动化阶段完成的。这意味着宝贵的解释时间可以用于进一步了解不同的从SCRAMBLE导出的数据与其他软件处理包完全兼容，如Origin，SigmaPlot和Excel，这简化了从原始数据到进一步数据分析的过渡。SCRAMBLE有望为任何从事GFET直流测量的研究小组做出贡献。然而，由于Python在许多不同的应用领域（人工智能/机器学习，大数据等）中迅速普及。可以设想，该软件将容易地被改进，以适合通常涉及场效应晶体管的大量特定应用。ScRAMBLE已被博士用于我们的研究小组。GFET是一个面向学生的分析工具，也是硕士生的演示工具，可以清楚地显示和解释与GFET器件相关的关键参数。该软件还使学生能够在实验室会议期间覆盖更多的材料，由于处理数据节省了时间，从而帮助这些学生获得对该领域的更深入的理解它作为一种培训工具，在这方面的使用，促进了研究生的不断进步，进入该集团，这将确保这项研究的未来。5. 结论SCRAMBLE是一个软件包，它将GFET的原始背门控场效应扫描测量数据处理为可比较的指标，以支持研究人员以可再现的方式对器件进行验证。它是一个易于使用的平台，适合为软件技能有限的研究人员提供了与GFET相关的关键数据见解，如狄拉克点和迁移率计算，通过几个图表和输出表格可视化SCRAMBLE简单的GUI与其开放和完全可定制的源代码相结合竞合利益作者声明，他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系，可能会影响本文报告的工作确认感谢Toby Whitley、Shaanxi Awan和David Jenkins提供校对和有益的讨论。资金来自英国普利茅斯大学GD 110025 -104。附录A. 补充数据与本文相关的补充材料可以在https://doi.org/10.1016/j.softx.2021.100757上找到。引用[1]Tran T-T，Mulchandani A.基于碳纳米管和石墨烯纳米场效应晶体管的生物传感器。TRAC Trends Anal Chem2016;79：222-32.[2]Reddy D ， et al. Graphene field-effect transistors. J Phys D ： ApplPhys2011;45（1）.[3]杨 Y ， 布 伦 纳 K， 穆 拉 利 R. 气 氛 对 石 墨 烯 电 输 运 的 影 响 。 Carbon2012;50（5）：1727-33.[4]Yang J，et al.石墨烯晶体管在重复测试和栅极电压应力下的迟滞分析。JSemicond2014;35（9）：094003.[5]Haslam C等人，基于石墨烯场效应晶体管的无标记传感器，用于检测人绒毛膜促性腺激素癌症风险生物标志物。诊断学（巴塞尔）2018;8（1）：5。[6]KwongHongTsangD ， etal.ChemicallyfunctionalisedgrapheneFETbiosensor for the label-free sensing of exosomes. Sci Rep2019;9 （1）：13946。[7]Chee LH 等 人 ， DNA/AuNP-graphene back-gated field effect transistor asabiosensor for lead（II）ion detection. 2017年IEEE区域微纳电子学研讨会（RSM）。2017年。本杰明软件X 15（2021）1007576[8] Kim D等人，用于检测肉毒杆菌神经毒素的基于石墨烯的装置在表面改性后的电导变化。日本应用物理杂志2017;56（6）：067001。[9] Sordan R，Traversi F，Russo V.具有单个石墨烯晶体管的逻辑门。应用物理学报2009;94（7）：073305.[10]Kim E等人，用CVD组装的石墨烯FET在六方氮化硼上实现的逻辑逆变器。IEEE Trans Nanotechnol 2012;11（3）：619- 2 3 .[11]隆德湾Tkinter的介绍。1999年，网址：http://www.jgaltier.free.fr/Terminale_S/ISN/TclTk_Introduction_To_Tkinter.pdf。访问06/07/2021.[12]Harris CR，et al. Array programming with numpy.在：NumPy指南。第1卷。Nature 2020;585（7825）：357[13] 麦金尼W Python中统计计算的数据结构。第九届Python in Science会议论文 集 2010 年 ， 第 56-61 页 。 http://dx.doi.org/10.25080/Majora-92bf1922-00a。[14]亨特JD。Matplotlib：2D图形环境。计算机科学与工程2007;9（3）：90-5.http://dx.doi.org/10.1109/MCSE.2007.55。[15]Bøggild P，et al. Mapping the electrical properties of large area graphene.2DMater2017;4（4）：042003。[16]Zhong H，et al.基于场效应测量的石墨烯迁移率提取方法的比较. AIP Adv2015;5（5）：057136，在知识共享署名（CC BY）许可下许可。