Moisture Diffusion Inside the BEOL of an FC-PBGA Package
Notice bibliographique
Résumé
Moisture diffusion into the back-end-of-line (BEOL) can be critical for the reliability of electronic devices. With the objective of studying moisture diffusion into critical areas, such as the silicon–organic substrate interfaces of a flip chip plastic ball grid array (FC-PBGA), a multitude of impedance sensors sensitive to moisture are integrated inside the BEOL of a$17\times17$mm silicon die. The sensors are read by a dedicated custom circuit that allows accurate characterization of the moisture with in situ spatial measurements. This article presents the results obtained by the experimental acquisition system on the FC-PBGA module under a high-relative humidity (RH) level of up to 75%. This study shows the moisture behavior of the multiwalled carbon nanotube (MWCNT) sensors inside the BEOL during absorption and desorption. The behavior initially follows Fick’s law, with a constant increase in the RH. For long-term tests of more than 400 h, an asymptotic behavior is observed; when the concentration of a sensor reaches a value close to saturation, a two-dimensional finite-difference method (2D FDM) is used to estimate the saturation value. Thanks to the large number of sensors distributed on the BEOL, we first detect, during an absorption test, an increase in the RH. This increase is due, first of all, to a lateral moisture front with a constant velocity of about$90 ~\mu \text{m}$/h moving through the underfill. Then, after 30 h of storage, a more complex diffusion through the organic substrate occurs, affecting the BEOL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».