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Enregistrement W2916808070 · doi:10.1149/ma2018-02/29/950

Temporary Bonding Technologies for Thin Wafer Handling

2018· article· en· W2916808070 sur OpenAlexaff
Prantik Mazumder, Robert A. Bellman, Robert G. Manley, Indrani Bhattacharyya, Kaveh Adib

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D IC and TSV technologies
Établissements canadiensResearch & Development Corporation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceWaferWafer bondingThin filmCoatingSurface energyNanotechnologyAnodic bondingComposite materialThermocompression bondingOptoelectronicsLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thin glass substrates offer low dielectric constant and high temperature process capability for faster and thinner packages but handling is challenging due to lack of mechanical stiffness. Temporary bonding of thin wafers to stiffer carrier substrates offers a solution and has been an active area of research and development in recent years. Polymeric and tape wafer bonding solutions are available but usually for low temperature processes. In Corning, we have developed an array of surface treatment/coating technologies that offer high temperature capability (as high as 700°C). The common theme of all these technologies entails surface treatment or coating of a carrier substrate to achieve strong non-covalent bonding with the thin wafer. The desired attributes are: (a) high enough bond energy at room temperature to withstand vacuum, thermal, and wet processing steps, (b) low enough bond energy after the thermal processing steps rendering the pair mechanically separable, (c) spontaneous bonding via self-propagating bond wave, and (d) minimal outgassing or bubble formation between carrier and thin wafer due to degradation of bonding material. The technologies range from vacuum based sub-monolayer surface functionalization to vacuum based organometallic coating to high throughput solution processed ultra-thin molecular coatings. In this talk we will first describe the theoretical underpinnings of various surface and chemical forces that control the bond energy between the carrier and the thin wafer, models to predict the bond energy as function of surface chemistry and surface energy parameters, influence of surface chemistry on various process attributes such as bond wave propagation and outgassing during thermal treatment. We will also briefly review various processes developed and their relative strengths and applicability.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,009

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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