10、集成电路多层金属化中的无机介电材料沉积技术

无机介电材料沉积技术解析

集成电路多层金属化中的无机介电材料沉积技术

1. 表面解吸

在SiO₂沉积反应中,会产生吸附氢原子(H⁺)和游离氢(H)等副产物。反应式如下:
[SiH_{4}^{+} + O_{2}^{+} \longrightarrow SiO_{2}^{+} + 4H^{+}]
吸附的氢原子会在衬底表面扩散,直到遇到另一个氢原子形成吸附的氢分子(H₂)。氢分子随后会解吸,通过边界层扩散并从反应室中移除。如果这些副产物不能被移除,它们可能会成为进一步沉积反应的限制因素。

由于上述反应在相邻位置会产生大量氢原子,氢分子的形成和移除应该很快。然而,在低温沉积时,氢的解吸可能会很慢,整个沉积过程会受到氢解吸过程的限制。当使用有机化合物(如TEOS)作为硅源时,副产物包含复杂的有机分子,这些分子也必须从表面解吸。有机副产物的不完全移除会导致碳或其他污染物掺入沉积的SiO₂薄膜中。

2. 等离子体增强化学气相沉积(PECVD)

2.1 沉积过程

使用PECVD的主要动机是降低沉积温度。等离子体中的高能电子可以激活气体之间的许多反应,产生激发的中性和离子化物种。有了这些激发物种,反应可以在比仅由热能激发的反应更低的温度下快速进行。

虽然等离子体产生高能电子和离子,但大部分气体和衬底与更具能量的电子不会达到平衡。在非平衡状态的辉光放电下,可以沉积出与沉积温度不处于热平衡状态的成分的薄膜。通过PECVD,许多介电材料可以在低于400°C的温度下以高速率沉积。一些用于沉积二氧化硅和氮化硅的典型PECVD反应列于表1(此处原文未给出表1具体内容)。

PECVD过程比热CVD过程复杂得多,因为等离子体中有各

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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