《炬丰科技-半导体工艺》硅氧化工艺

书籍:《炬丰科技-半导体工艺》

文章:氧化工艺

编号:JFKJ-21-197

作者:炬丰科技

硅的氧化是超大规模集成电路中的一个重要工艺。

SiO2的典型作用是:  

1. 防止掺杂剂植入或扩散到硅中的掩膜  

2. 表面钝化  

3.设备隔离  

4. MOS结构中的组分(栅氧化物)  

5. 多层金属化系统的电气隔离形成氧化层的方法有热氧化法、湿法阳极氧化、化学气相沉积和等离子体氧化

氧化物生长理论 : 

描述硅在干氧或干氧中热氧化的化学反应水蒸气是

Si(固体)+ O2(气体)SiO2(固体)  

Si (solid) + 2H2O (gas)SiO2 (solid) + 2H2 (gas)  

在氧化过程中,氧或水分子扩散通过表面氧化物进入硅衬底,并与Si-SiO2界面迁移到硅。硅的热氧化会产生由二氧化硅组成的随机三维网络四面体单元。由于体积膨胀,外部的SiO2表面不会膨胀与原硅表面共面。一种氧化物的生长厚度d时,消耗厚度为0.44d的硅层。 

实验符合  

速率常数通常是根据实验结果得到的。列出了湿法和干法的实验速率常数分别氧化硅。提供了极好的服务与实验数据一致。唯一的例外是SiO2膜小于在干燥的氧气中生长。在这个例子中,根据模型观察了氧化速率。然而,一个提议对模型的修正,假设虽然扩散通过氧化物仍然是由分子氧或水,硅的氧化发生小浓度的氧原子在界面附近解离的反应,提供了一个很好的拟合实验数据

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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