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Enregistrement W2329051939 · doi:10.1088/0268-1242/31/5/055008

On the origins of near-surface stresses in silicon around Cu-filled and CNT-filled through silicon vias

2016· article· en· W2329051939 sur OpenAlexafffund
Ye Zhu, K. Ghosh, Hong Yu Li, Yiheng Lin, Chuan Seng Tan, Guangrui Xia

Notice bibliographique

RevueSemiconductor Science and Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D IC and TSV technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAgency for Science, Technology and Research
Mots-clésMaterials scienceStress (linguistics)SiliconComposite materialThermal expansionThrough-silicon viaRaman spectroscopyCompressive strengthWork (physics)OxideCarbon nanotubeMetallurgyOpticsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Micro-Raman spectroscopy was employed to study the near-surface stress distributions and origins in Si around through silicon vias (TSVs) at both room temperature and elevated temperatures for Cu-filled and carbon nanotube (CNT)-filled TSV samples. From observations, we proved that the stresses near TSVs are mainly from two sources: (1) pre-existing stress before via filling, and (2) coefficients of thermal expansion (CTE) mismatch-induced stress. CTE-mismatch-induced stress is shown to dominate the compressive regime of the near-surface stress distribution around the two types of Cu-filled TSV structures in this work and in previous work, while pre-existing stress dominates the full range of the stress distribution in the CNT-filled TSV structures studied. These results show the importance of the pre-existing stress and support the use of a liner technology with lower stress introduction such as deposited oxide instead of thermal oxide. It is specifically important for CNT-filled TSVs, where the pre-existing stress is much larger than the CTE-mismatch-induced stress as observed in this work.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 savante0,0000,000
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 GPT0,239
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 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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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