25、氧沉淀机制:一些定量方面的探讨

氧沉淀机制:一些定量方面的探讨

1. 引言

在半导体制造领域,直拉(CZ)硅中二氧化硅(SiO₂)沉淀的形成过程一直是研究热点。这主要是因为本征吸杂(IG)技术的应用,它能有效去除器件加工过程中引入的金属杂质,提高器件制造的漏电限制成品率,如今已成为集成电路制造技术的一部分。

CZ 硅晶体从熔融硅中生长出来,其中含有间隙氧原子(Oi),在典型的器件加工温度下,其浓度处于过饱和状态。在器件加工或预退火处理过程中,硅表面区域的氧向外扩散,使得近表面区域的过饱和度降低,从而形成一个无缺陷区(DFZ),适合器件制造。而在晶圆内部深处,SiO₂沉淀及其相关缺陷(如位错环和堆垛层错)会形成,这些沉淀 - 缺陷复合体可作为有效的吸杂位点。

SiO₂沉淀形成过程包括成核和生长两个方面。早期井上等人曾尝试对 SiO₂沉淀成核过程进行建模,认为在某些 CZ 晶体中,该过程可用均匀成核理论描述,但正常 CZ 硅材料中氧沉淀的复杂性超出了经典成核理论单纯基于均匀或非均匀成核的描述范围。

与 DFZ 的形成和晶圆内部 IG 吸杂位点相关的实验因素和复杂性众多,具体如下:
- 碳的影响 :在 CZ 硅生长过程中,石墨作为坩埚加热元件,会使碳以约 1 ppm 的浓度掺入硅晶体中。当碳浓度高于 0.5 ppm 时,会极大地增强 SiO₂沉淀的成核和密度。
- 退火气氛 :对于相同氧浓度的晶圆,与惰性气氛 N₂相比,干燥或潮湿的 O₂气氛会减少硅内部的氧沉淀,并扩大 DFZ 宽度。而在 O₂中添加 HCl 对 DFZ 宽度的影响则因实验而异。
- 磷扩散

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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