DHF在氧化后CMP清洗工艺中的应用

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本文探讨了一种新型清洗溶液，由DHF、非离子表面活性剂PAAE、DMSO和超纯水混合制成，用于去除氧化后CMP晶片表面的颗粒和金属，同时减少副作用。实验结果显示，该清洗液在室温下具有高效清洁能力，且对金属离子的去除效果显著，适用于CMP清洗工艺。

引言

晶圆-机械聚晶(CMP)过程中产生的浆体颗粒对硅晶片表面的污染对设备工艺中收率（Yield）的下降有着极大的影响。

为了去除氧化后CMP晶片表面的颗粒，通过与DHF（稀释高频）、非离子表面活性剂PAAE（聚氧乙烯烷氧芳基醚）、DMSO（二甲基亚砜）和D.I.W.混合制备了新的清洗溶液。硅酮晶片故意被硅、氧化铝和PSL（聚苯乙烯乳胶）污染。与传统的AMP(氢氧化铵、过氧化氢和D.LW的混合物)相比，这种大气辐照下的清洗溶液可以在室温下同时去除颗粒和金属，而不会增加微粗糙度、金属线腐蚀和有机污染物沉积等副作用。这表明这种清洗溶液在铜刷清洗工艺和传统的铜刷后清洗工艺中具有广阔的应用价值。

实验

本方法采用直径在0.1 nm~0.5 im之间的二氧化硅颗粒、铝矾土颗粒和polystylene latex(PSL)颗粒。在人为污染的清洁槽中加入晶片，吸附量调整到表面约30000个左右，该数值在本实验期间保持恒定使用。所用超声波采用的是间接方式的1000 KHz/600 W，本方法研究的清洁液A-HF（DHF，Polyoxyethylene Alkyl Aryl Ether和Dimethylsulfoxide的混合物）的组合物采用了如下提纯: 表面活性剂（Polyoxyethylene Alkyl Aryl Ether:非离子表面活性剂）和DMSO（KANTO Chemical）通过微粒颗粒过滤后使用，颗粒尺寸为0.05。另外，用于配合

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04-21 1258
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半导体硅片DHF清洗技术
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先进器件的CMP后清洗技术
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ＣＭＰ 后清洗技术的研究进展
12-21
化学机械抛光（CMP）技术是目前广泛采用的几乎唯一的高精度全局平面化技术。抛光后表面的清洗质量直接关系到CMP技术水平的高低。介绍了各种机械、物理及化学清洗方法与工艺技术优缺点，指出了清洗荆、清洗方式是CMP后清洗技术中的关捷要素。综述了CMP后清洗技术的发展现状，分析了CMP后清洗存在的问题，并对其发展趋势进行了展望。
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EDA/PLD中的.离心喷淋式化学清洗抛光硅片
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书籍：《炬丰科技-半导体工艺》 文章：半导体晶圆清洗站多化学品供应系统的讨论 编号：JFKJ-21-1075 作者：炬丰科技 引言 半导体制造工业中的湿法清洗/蚀刻工艺用于通过使用高纯化学品清洗或蚀刻来去除晶片上的颗粒或缺陷。扩散、光和化学气相沉积(CVD)、剥离、蚀刻、聚合物处理、清洁和旋转擦洗之前有预清洁作为湿法清洁/蚀刻工艺。清洗工艺在半导体晶片工艺的主要技术之前或之后进行。晶片上的颗粒和缺陷是在超大规模集成电路制造过程中产生的。控制硅片上的颗粒和缺陷是提高封装成品率的主要目标。随着更小的电路图案间距
下一代半导体表面清洁技术
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EPI晶片的表面微观粗糙度对湿化学处理的依赖性
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摘要 本文利用CZ、FZ和EPI晶片，研究了湿式化学清洗过程对硅晶片表面微粒度的影响。结果表明，表面微粗糙度影响了氧化物的介电断裂~特性：随着硅基底的微粗糙度的增加，氧化物的微电击穿会降解。利用扫描隧道显微镜(STM)和原子力显微镜(AFM)评估了硅衬底表面和氧化物表面的微粗糙度。表面微粗糙度在湿化学处理中增加，特别是NH4OH H2O2 H20清洗（APM清洗）。研究表明，如果NH4OH-H2Oz-H20溶液中的氢氧化铵混合比较低：NH4OH-H2O2-H20=0.05：1：5（常规混合比为1：1：5）
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
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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）
最新发布
12-22
【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。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
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基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
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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！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
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请详细介绍半导体工艺中wet dip
09-11
<think> 嗯，用户现在突然切换了话题，从之前的存储电路设计转向了半导体工艺中的wet dip技术。看来ta对半导体制造工艺的具体步骤产生了兴趣。 用户之前的问题是关于strap在电路设计中的应用差异，我解释了CG/SL和BL的不同需求。而现在ta想深入了解wet dip——这是半导体湿法工艺中的基础操作。用户可能是工艺工程师或学生，需要实际应用的技术细节。 关于wet dip，需要从多个维度展开：首先是它的化学本质（酸/碱溶液的选择），然后是物理机制（毛细作用力和浸润性），接着是工艺参数控制（温度、浓度、时间的三维关系）。特别要注意的是，用户可能关心实际生产中的难点，比如侧壁残留控制和工艺窗口的边界条件。 值得强调的是，现代FinFET和GAA结构对wet dip提出了更严苛的要求。例如3nm节点中，高深宽比结构的清洗需要超低表面张力溶液（如HFE-7100），这与传统DHF截然不同。这部分差异需要重点说明。 最后考虑生成相关问题：工艺缺陷分析和替代技术是自然延伸的方向，而异质集成中的挑战则是前沿领域，这样能覆盖用户潜在的研究需求。 需要严格遵循LaTeX格式要求，所有公式必须正确封装（比如RCA标准配比的方程要独立成行）。同时保持引用标识的连贯性，每个关键技术点都要标注文献来源（如SEMI标准或IEEE论文）。 </think> 在半导体制造中，**Wet Dip（湿法浸泡）** 是通过化学溶液浸泡晶圆实现表面处理的核心工艺。其核心原理是通过溶液与晶圆表面的化学反应实现材料去除或改性，主要分为**清洗**、**刻蚀**和**去胶**三大应用方向。以下是详细技术解析： --- ### 一、基础原理与化学机制 #### 1. **反应类型** | 应用方向 | 典型溶液 | 化学反应式 | 作用目标 | |----------|--------------------------|----------------------------------------|----------------------| | **清洗** | SC1 (NH₄OH + H₂O₂ + H₂O) | $4NH_4OH + H_2O_2 + Si \rightarrow Si(OH)_4 + ...$ | 颗粒/有机物[^1] | | **刻蚀** | BOE (HF + NH₄F) | $SiO_2 + 6HF \rightarrow H_2SiF_6 + 2H_2O$ | 氧化物层[^2] | | **去胶** | SPM (H₂SO₄ + H₂O₂) | $C_xH_yO_z + H_2SO_4 \rightarrow CO_2 + H_2O + ...$ | 光刻胶残留 | #### 2. **质量传输控制** 溶液有效成分扩散至晶圆表面遵循**菲克第二定律**： $$\frac{\partial C}{\partial t} = D \nabla^2 C$$ 其中 $D$ 为扩散系数（单位：$cm^2/s$），$C$ 为浓度。实际工艺需优化： - **温度**：$50^\circ C \sim 120^\circ C$（每升高$10^\circ C$，反应速率$k \times 2\text{-}3$） - **浓度梯度**：通过槽内循环使 $\nabla C < 5\%/cm$ - **边界层厚度**：控制在 $10 \sim 50 \mu m$（搅拌速率$v > 1.5m/s$）[^3] --- ### 二、工艺设备与流程 #### 1. **设备结构** ```mermaid graph TB A[化学槽] --> B[加热系统] A --> C[循环过滤] A --> D[N₂鼓泡] E[超纯水槽] --> F[兆声清洗] G[干燥模块] --> H[IPA蒸汽] ``` - **关键参数**： - 颗粒过滤：$< 0.05 \mu m$ PTFE滤芯 - 金属污染：$< 0.1 \text{ ppt}$ (Cu/Fe等)[^4] - 温度稳定性：$\pm 0.5^\circ C$ #### 2. **标准流程（以RCA清洗为例）** 1. **SPM处理**：$H_2SO_4:H_2O_2 = 4:1$，$120^\circ C$，10分钟 → 去除有机物 2. **DHF漂洗**：$HF:H_2O = 1:100$，25℃，1分钟 → 剥离自然氧化物 3. **SC1清洗**：$NH_4OH:H_2O_2:H_2O = 1:1:5$，75℃，10分钟 → 去除颗粒 4. **SC2清洗**：$HCl:H_2O_2:H_2O = 1:1:6$，75℃，10分钟 → 去除金属离子 --- ### 三、关键技术挑战 #### 1. **侧向刻蚀控制** 在图形化晶圆中，湿法刻蚀存在各向同性导致的**CD损失**： $$\Delta CD = 2 \times ER \times t$$ 其中 $ER$ 为刻蚀速率（单位：$nm/min$），$t$ 为时间。先进节点要求 $\Delta CD < 1 nm$，需： - 添加缓释剂（如$CH_3COOH$）降低 $ER$ - 使用低温（$5^\circ C \sim 10^\circ C$）抑制反应[^5] #### 2. **表面微粗糙度** HF系溶液易导致硅表面形成**氢终止层不稳定**： - 粗糙度变化：RMS从 $0.1 nm \rightarrow 0.3 nm$（DHF处理后） - 改进方案： - 氧化后氢退火：$H_2$氛围，$800^\circ C$，修复表面[^6] - 添加界面活性剂（如Triton X-100） --- ### 四、前沿演进 #### 1. **高深宽比结构清洗** 针对3D NAND (>128层) 或DRAM电容： | 问题 | 解决方案 | |---------------------|----------------------------| | 毛细力不足 | 低表面张力溶液（HFE-7100） | | 反应产物滞留 | 兆声能量（$>800 kHz$） | | 底部清洗不均 | 真空排气辅助[^7] | #### 2. **原子级精度控制** 通过**电化学监测**实现自停止： $$\Delta V = \frac{RT}{nF} \ln \frac{C_{ox}}{C_{red}}$$ 当刻蚀至界面时氧化还原电位突变，误差 $< 0.3 nm$[^8] ---
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