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Enregistrement W2899239967 · doi:10.1063/1.5041916

Polymer-based X-ray masks patterned by direct laser writing

2018· article· en· W2899239967 sur OpenAlexaffabout
Sven Achenbach, Garth Wells, Michael Jacobs, Banafsheh Moazed, Swathi Iyer, Jack Hanson

Notice bibliographique

RevueReview of Scientific Instruments · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Photolithography Techniques
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)University of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSandia National Laboratories
Mots-clésResistMaterials scienceFabricationOpticsLithographyOptoelectronicsNanotechnologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

X-ray masks are indispensable tools in deep X-ray lithography (XRL). To date, hardly any fabrication technology can provide affordable and readily available masks with good structure quality. The bottleneck of adequate masks to a large extent limits the widespread use of XRL. In this article, an alternative XRL mask fabrication process is described to significantly improve availability and cost efficiency of XRL masks as key instruments in XRL processing: A 355 nm UV-laser is applied to expose SU-8 resist on an antireflective coating and a copper sacrificial substrate. The voids in this resist template are filled by a two-step electroplating process with sacrificial nickel and 3.6 μm thick gold absorbers. A second SU-8 coat embeds the absorbers, forming the 40 μm mask membrane. This configuration allows for XRL into resists of up to about 200 μm thickness at the SyLMAND beamline, Canada. The absorber structure accuracy is about 1 μm, at smallest tested lateral dimensions of 2 μm isolated features and 500 nm details. Upon release from the substrate, the membrane locally deforms by up to 1.79 μm. PMMA microstructures patterned with such a mask have smooth and vertical sidewalls. The SyLMAND chopper allows one to limit thermal deformations during exposure to the micrometer range: At a beam power of 0.42 W, typical thermal deformations are 0.5 μm–1.4 μm, depending on the layout, and position inaccuracies are about 3.3 μm.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,774
Score d'incertitude au seuil0,854

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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