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Enregistrement W2124336136 · doi:10.1117/1.jmm.11.3.033003

Collapse of patterns with various geometries during drying in photolithography: numerical study

2012· article· en· W2124336136 sur OpenAlexaff
Seyed Farshid Chini

Notice bibliographique

RevueJournal of Micro/Nanolithography MEMS and MOEMS · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Photolithography Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotolithographyUSableNumerical analysisDeformation (meteorology)Laplace transformLaplace pressureRange (aeronautics)Line (geometry)Materials scienceMechanicsComputer scienceMechanical engineeringGeometryNanotechnologyEngineeringComposite materialMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photolithography is one of the main mass nanoproduction processes. Manufacturing small devices by photolithography is a challenge because of the risk of collapse of patterns during the drying of rinse liquid. Literature models are usable for only long (i.e., LAR, pattern length/spacing greater than 20) two-line parallel patterns. In the current study, a numerical framework is introduced that allows study the collapse of different pattern geometries. In this framework, the rinse interface shape is found using Surface Evolver, and pattern deformation is found using ANSYS through coupled modeling. The results of the new numerical approach, was in agreement with the analytical model results in the range of its applicability (i.e., long two-line parallel pattern). The developed numerical framework was then used to study a few simple geometries where the analytical model was not applicable. One of the findings from the numerical framework results was that, despite the fact that buttresses stiffen the patterns, buttressed patterns deform more owing to the increase in Laplace pressure.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,222 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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