Kinetic simulation of metal chemical-vapor deposition on high aspect ratio features in modern very-large-scale-integrated processing
Notice bibliographique
Résumé
Chemical-vapor deposition of tungsten is extensively used for very-large-scalae-integrated metallization because of its ability to adequately coat the bottom of high aspect ratio features. Despite this, a detailed model of the surface kinetics is not yet widely accepted. Such a model is essential for predicting film coverage over deep topography where fluxes and adsorbate coverage can be very different from those on flat surfaces. By considering the dissociative adsorption of H2 and WF6 and the desorption of H2 and HF molecules, a new surface kinetic model for tungsten deposition is presented. The model includes temperature- and coverage-dependent sticking coefficients of adsorbing reactions, the inhibiting effects of F on H2 adsorption, and multiple reaction pathways. Predictions of the model show reasonable agreement with experimental measurements of H2 partial pressure dependence of tungsten deposition rate over a wide pressure range. Particularly, the model explains the recently observed effect of reduced deposition rate when the H2 pressure becomes comparable to the WF6 pressure. This kinetic model is used by a kinetic thin-film simulator, GROFILMS, to study the W film deposition over high aspect ratio topography. The film growth profile, the coverage of F and H, and the impingement fluxes along the film surface are analyzed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».