Analysis and Modeling of Controlled Silicon Substrate Roughness for Silver-Based Backside Metallization in Power Electronics Packaging
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the analysis of a controlled structuration approach of the silicon (Si) substrate surface roughness through standard acidic wet chemical etching is proposed for the first time, for silver-based backside metallization (BSM) in power electronics packaging applications. Periodically spaced circular openings with diameters and separation distances from 1 um to 5 um were patterned using maskless laser lithography and wet etched in a Si substrate with a standard acidic HNP (HF: HNO<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">3</inf>:H<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">3</inf>PO<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">4</inf>) mixture for 30s. The etched cavities were characterized by scanning electron microscopy (SEM). The extracted etching parameters from SEM observations were used to implement simple analytical models for the estimation of the average arithmetic surface roughness R<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">a</inf>and the normalized etching depth (with respect to the opening's diameter after etching) as a function of the circular openings' dimensions, separation distance and the corresponding underetch. Roughness values ranging from 165 nm to 555 nm were estimated depending on the design specifications. A good correlation was observed between the experimental and theoretical values of the normalized etching depth. The introduced approach allows a rapid estimation of the surface roughness after etching without the need for photoresist removal for profilometry or AFM measurements, which makes it suitable for both rapid prototyping as well as for additional etching cycles after SEM if needed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle