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Enregistrement W4416884624 · doi:10.37665/waknyjh62538

Vacuum-Assisted Wet Processing for Advanced 3D Devices

2013· article· W4416884624 sur OpenAlexaff
J. Rieker, Gim Chen, Ismail Kashkoush, Damien Michel, Patrick Daoust, Irina Stateikina

Notice bibliographique

RevueWafer-Level Packaging Symposium · 2013
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueNanofabrication and Lithography Techniques
Établissements canadiensMiQro Innovation Collaborative CentreDalsa Corporation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFabricationOxideTrenchPenetration (warfare)Immersion (mathematics)Priming (agriculture)Etching (microfabrication)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The penetration of liquid into high aspect ratio (HAR) features presents a challenging situation in device fabrication where the removal of residue and/or oxide inside the structures is critical before processing through the subsequent steps. Conventional methods have proven inadequate for getting chemical to reach the bottom of such structures. This paper examines the use of a vacuum priming wet immersion method to introduce liquid chemicals or rinse water throughout the entire HAR feature prior to the oxide etching step. The data show that by pulling a vacuum below the saturated vapor pressure of water, liquid can be successfully drawn into the entire feature, enabling a uniform oxide etch. Conversely, without the initial vacuum priming step the etching will not be uniform and oxide will remain at the bottom of the trench or via. The results confirm the physical dynamics within such features as well as the need for a more in-depth study to fully understand the vacuum priming and drying mechanisms as they relate to different aspect ratios and geometries.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,790
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,236 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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