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Enregistrement W1998060610 · doi:10.1021/la101521k

Understanding Pattern Collapse in Photolithography Process Due to Capillary Forces

2010· article· en· W1998060610 sur OpenAlexaff
Seyed Farshid Chini, Alidad Amirfazli

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectronic Packaging and Soldering Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurvatureCapillary actionSurface tensionPhotolithographyDeformation (meteorology)MechanicsMaterials scienceScalingGeometryOpticsPhysicsMathematicsComposite materialNanotechnologyThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photolithography is the most widely used mass nanoproduction process. Technology requirements demand smaller nanodevices. However, smaller features risk collapse during the drying of rinse liquid because of capillary forces. In the present study, progress is made on two fronts: (i) The importance of surface tension force (STF) on three-phase line on the pattern collapse is investigated. The STF was ignored in previous pattern collapse studies. It is found that inclusion of STF increases the pattern deformation. The calculated deformation error from neglecting STF increases by increasing contact angle, pattern height to width ratio, and trough to width ratio. The deformation error decreases with an increase in elasticity module of pattern. (ii) A more accurate representation for the interface curvature (and related Laplace pressure), that is, using Surface Evolver (SE) simulation rather than cylindrical interface model (CIM), is presented. Curvature values of two-line parallel and box-shaped patterns are derived from SE and compared with the curvature values from CIM. It was found that CIM for the case of two-line parallel overestimates the curvature value and for the case of box-shaped underestimates it. SE simulations also showed that the error of calculating curvature values using CIM for both shapes is only a function of LAR (ratio of pattern length to trough width). For LAR values less than 20, the curvature values from CIM are not accurate for calculating pattern deformation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations104
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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