A Finite Element Model for Predicting the Collapse of Short and Large Two-Line Patterns During Drying Process in Photolithography
Notice bibliographique
Résumé
Photolithography is one of the main mass nano-production processes. Smaller devices are always aimed to save material and energy. Manufacturing small devices by photolithography is a challenge, due to the risk of collapse of patterns during the drying of rinse liquid. One of the main pattern shapes is the two-line parallel. In our previous study, an analytical model was developed for predicting the collapse of large (L/d, LAR>20; see Fig. 1) two-line parallel patterns [1]. This model assumes the rinse interface shape is cylindrical. Knowledge of the rinse interface shape is needed to define the forces contribute to collapse, i.e. Laplace pressure and surface tension force at the three-phase line. In the current study, a Finite Element (FE) model is developed to predict the collapse of short (LAR<20) and large (LAR>20) two-line parallel patterns. Rinse liquid shape and its curvature are found using Surface Evolver (an interactive program for the study of surfaces shaped by surface tension, gravitational and other energies). Another finite element method (i.e. ANSYS 11.0) is used to find the pattern deformation. It was found that the pattern deformation decreases by decreasing the LAR value. It is important as for the cases that due to the design specifications, selection of the pattern material and rinse liquid is restricted, by changing the LAR value one may resolve the collapse problem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».