MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2122149637 · doi:10.1109/acc.2002.1023960

In-situ process control for semiconductor manufacturing

2002· article· en· W2122149637 sur OpenAlexaff
James Taylor, Thomas K. Whidden, Zhao Xiaozhong

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor materials and devices
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSemiconductor device fabricationChemical processProcess controlChemical vapor depositionFabricationProcess (computing)SemiconductorNucleationFourier transform infrared spectroscopyProcess engineeringChemical reactionComputer scienceNanotechnologyMaterials scienceEngineeringOptoelectronicsChemistryChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a critical need for exact, real-time reaction control of the chemical vapor deposition (CVD) systems that are used for semiconductor device manufacture. The chemical kinetic relationships underlying the fabrication processes, while they have been modeled in certain cases have, in most instances, not been experimentally confirmed. These models are especially needed to effectively control particle nucleation within CVD reactors. The lack of chemical data on these systems is, at least in part, due to the fact that reliable, suitably configured sensors have not been generally available. Fourier-transform infrared (FT-IR) spectrometry is being used to provide the required sensing, and the chemical kinetic relationships involved in device manufacture are being understood and modeled. A prototype control system has been developed using an FTIR sensor to control the reaction chemistry for a specific CVD process, and a plan for extending and commercializing this technology has been created. These recent accomplishments are described in this paper.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSemiconductor materials and devicesTravaux en français237 207