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Enregistrement W3138000821 · doi:10.1002/jrs.6096

Correlation of local strain and temperature measurements in confocal Raman microscopy

2021· article· en· W3138000821 sur OpenAlexaff
Aura D. Lubio, Andreas Dörfler, Julien Plathier, T Dequivre, Gitanjali Kolhatkar, Serge A. Charlebois, Andreas Ruëdiger

Notice bibliographique

RevueJournal of Raman Spectroscopy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanowire Synthesis and Applications
Établissements canadiensMiQro Innovation Collaborative CentreInstitut interdisciplinaire d'innovation technologiqueInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaman spectroscopyMaterials scienceSiliconStrain (injury)LaserMicrosystemRaman laserMicroelectromechanical systemsStress (linguistics)OptoelectronicsComposite materialOpticsNanotechnologyRaman scatteringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In microsystem technologies, it is very common to employ Raman spectroscopy to monitor the strain generated during the fabrication of microelectromechanical systems and integrated circuits devices, an example being through‐silicon vias. Typically, for strain analysis, the laser intensity is chosen to be sufficiently low to avoid the laser heating affecting the position of the Raman lines under consideration, because theoretically, the measured strain can have two origins: for one as a consequence of mechanical stress through Hooke's law, and for the other, as a consequence of temperature. The latter has often been overlooked throughout literature. Here, we revisit a couple of cases, for which tensile strain is detected, by comparing them to Raman analysis on samples of empty through‐silicon vias, that were expected to be strain free. By simultaneously monitoring strain and the local temperature through the ratio of anti‐Stokes to Stokes lines, it is found that at least part of the strain usually attributed to mechanical stress can be quantitatively attributed to laser‐induced thermal expansion, even at relatively low laser intensities. We support our findings using a finite element model and present key implications on the interpretation of strain measurements in copper‐filled through‐silicon vias.

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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,431

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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