MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285103141 · doi:10.1109/ectc51906.2022.00224

Infrared Curing of Flip Chip Electrically Conductive Adhesive (ECA) Interconnections

2022· article· en· W4285103141 sur OpenAlexaff
Romaric Kabre, David Danovitch, Valerie Oberson, Magali Cote

Notice bibliographique

Revue2022 IEEE 72nd Electronic Components and Technology Conference (ECTC) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectronic Packaging and Soldering Technologies
Établissements canadiensIBM (Canada)Université de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCuring (chemistry)Materials scienceFlip chipElectrical conductorComposite materialAdhesiveElectrical resistivity and conductivityOptoelectronicsPolymerizationRadiationThermal conductivityThermalWavelengthPolymerElectrical engineeringOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel approach to achieving low temperature electrically conductive adhesive (ECA) flip chip interconnections of CZT device is proposed. This approach exploits CZT transparency to certain IR radiation wavelengths and the non-thermal effects imparted upon epoxies by such IR radiation. We determine appropriate conditions, such as wavelength, source temperature and exposure time of an IR radiation source. A series of experiments examine the extent of CZT transparency, including the impact of the CZT contact pads. These results are used to determine appropriate cure schedules for selected ECA candidates as characterized by degree of polymerization and volume resistivity. The detailed results presented in this paper demonstrate the ability to maintain CZT temperature significantly lower (by as much as 50°C) than the ECA cure temperature. Further, non-thermal effects, previously documented for IR curing of non-conductive epoxies, are demonstrated for ECA materials, thereby providing important reductions in ECA cure times (as compared to convection curing) while ensuring a high degree of polymerization (>95%) and low volume resistivity (< 5 mΩ.cm). In fact, improved volume resistivity was observed at low temperatures as compared to convection curing; a hypothesis for this improvement is postulated and preliminary validation experiments discussed.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue2022 IEEE 72nd Electronic Components and Technology Conference (ECTC)Même sujetElectronic Packaging and Soldering TechnologiesTravaux en français237 207