华林科纳 硅片表面颗粒去除工艺

研究发现,碱性溶液(NH40H-H2O2-H2O)在去除硅片表面颗粒上比酸性溶液更有效。0.05:1:5的混合比例下,蚀刻速率为0.3nm/min,能保持晶片表面平滑度。pH值升高时,溶液可氧化并改变有机颗粒形态,提高去除效率。在酸性溶液中,如H2SO4-H2O2,强氧化性有助于粒子去除。碱性溶液依赖蚀刻和电排斥,而酸性溶液依赖氧化和分解机制。
    本文讲述了利用半导体制造中的酸和碱性溶液进行了硅片表面颗粒去除研究。结果表明,碱性溶液在颗粒去除效率方面优于酸性溶液。碱性溶液中的颗粒去除机理如下:溶液蚀刻晶片表面以去除颗粒,然后从晶片表面电排斥颗粒。通过实验确定,需要0.25nm/min或以上的蚀刻速率来去除吸附在晶片表面的颗粒。通过实验确定,需要0.25nm/min或以上的蚀刻速率来去除吸附在晶片表面的颗粒。当混合ra-tio设置为0.05:1:5(NH40H:过氧化氢:HzO)时,NH40H-HzOZ-Hz0溶液的蚀刻速率为0.3nm/min。通过这个混合比,晶片的表面平滑度保持在初始水平。因此,可以将NH40H-HzOZ-Hz0溶液中的NH40H浓度降低到常规水平的1/20。

此外,已经证实,当NH40H-Hz0z-Hz0溶液的pH值升高时,聚苯乙烯乳胶球和天然有机颗粒被氧化,表面变成凝胶,形状发生变化。有机颗粒的氧化可被降解。当NH40HHzO2-Hz0溶液中NH40H含量高于0.1:1:s(pH超过9.1)时,有机颗粒的氧化变得显著。这些实验结果表明,nh40H-hzo2-H20溶液的混合比应设为0.05:1:5。这种混合比可以有效地保持晶圆的颗粒去除效率和晶圆的表面平滑性。
实验过程 略
实验过后,我们发现溶液pH在酸性溶液中用H202或硫酸调整,用H202H和H202或TMAH在碱性溶液中用H202调整。在低pH溶液中,粒子的吸附量最高,随着溶液pH的增加,吸附粒子的数量减少。图。2也显示了众所周知的pH对Fe203粒的zeta势的影响。可以看到,这些图。1和2的曲线几乎完全匹配。据报道,随着溶液pH的增加,硅晶圆表面吸附的si02球或聚苯乙烯乳胶球的数量减少,如图1所示。
在这里插入图片描述

除此之外,在酸溶液中,h2s04-h202溶液去除颗粒的效率很高。预计h2so4-h2o2溶液由于其强氧化力而氧化和分解晶片表面吸收的粒子。此外,在H、S04溶液中,吸附在晶片表面的粒子数量有限,H2S04-H、0溶液具有较强的氧化力,以及晶片表面和颗粒之间的电状态,因此具有较高的颗粒去除效率。
图 12说明了去除吸附在晶片表面上的颗粒的机制。在具有极强氧化力的溶液中(如H2S04-H702溶液)。吸附在晶圆表面上的粒子被氧化。分解后,溶解成溶液。另一方面。在碱性溶液(如NH40H-H2O2-H、O)溶液中,蚀刻后去除吸附在晶片表面的颗粒,然后通过电排斥从晶片表面移出。碱性溶液需要晶片表面的蚀刻和电排斥力来去除粒子。碱性溶液在颗粒去除效率方面优于酸溶液。
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其他结果 略
总结 略

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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