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离子注入退火工艺在快速退火炉中的设计*(2007年)

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简介:
本文探讨了离子注入技术与退火工艺结合的应用,并详细描述了该工艺在快速退火炉中的优化设计,旨在提升材料性能。 研究了快速热处理系统中卤钨灯阵列的排列方式以及硅片接受到的辐照度,并进行了P离子注入快速热退火试验,测量并比较了退火后样品的方块电阻值,从而获得了最佳温度时间关系参数。对于剂量为7.0×10^15 cm^-2、能量6的情况,取得了相应的实验结果。

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客服
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  • 退退*(2007)
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    本文探讨了离子注入技术与退火工艺结合的应用,并详细描述了该工艺在快速退火炉中的优化设计,旨在提升材料性能。 研究了快速热处理系统中卤钨灯阵列的排列方式以及硅片接受到的辐照度,并进行了P离子注入快速热退火试验,测量并比较了退火后样品的方块电阻值,从而获得了最佳温度时间关系参数。对于剂量为7.0×10^15 cm^-2、能量6的情况,取得了相应的实验结果。
  • 半导体——退技术
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    本课程深入探讨半导体制造中的关键步骤——离子注入及快速退火技术,涵盖理论原理、应用实践以及前沿发展,旨在培养学员掌握核心技术并解决实际生产问题。 半导体工艺包括离子注入和快速退火技术。这两项技术在制造高性能集成电路中起着关键作用。离子注入能够精确地控制杂质浓度分布,而快退火则可以高效地激活掺杂剂并修复晶格损伤,从而提高器件的电学性能和可靠性。
  • 关于3.3V NMOS退对热载流效应影响研究.pdf
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    本文探讨了在3.3V NMOS器件制造过程中,不同离子注入和退火工艺条件对热载流子注入效应的影响,分析其物理机制并提出优化方案。 在半导体工艺领域,随着摩尔定律的推动,器件的关键尺寸持续缩小以增强性能并保持集成度。然而,在这种情况下,工作电压通常不会按比例减少,导致了热载流子注入效应(HCI)问题的发生。HCI是指高能量电子或空穴在强电场作用下注入栅极氧化层中引起的退化现象。 张斌在其论文《离子注入和退火对3.3V NMOS热载流子注入效应的影响》中,以90nm工艺为例探讨了该效应的现状与机理,并提出了一种改善方法。研究指出通过优化轻掺杂漏极(LDD)区域中的离子注入及退火条件可以显著提高器件性能。 在微电子学领域,LDD结构用于降低NMOS晶体管中源极和漏极区之间的电场强度以减少热载流子效应的影响。它是一种MOSFET使用的结构,在沟道长度减小时尤为有效。通过引入轻掺杂区域来分散高电场并减少注入到栅氧化层中的载流子,从而降低器件性能的退化。 退火是半导体晶片的一种加热处理过程,可修复加工过程中产生的缺陷、释放应力,并激活掺杂原子。它有助于改善热载流子效应,因为可以移动原子位置以修复晶体缺陷和减少漏极附近高电场对器件的影响。 论文指出横向电场是指与沟道电流方向垂直的分量,在MOSFET中决定着内部载流子运动。强横向电场所导致的高温电子注入到栅氧化层中,产生热载流子效应。因此通过优化工艺参数以减少这种电场强度可以降低热载流子效应。 可靠性是半导体器件设计和制造中的关键问题之一。随着技术的发展,对可靠性的需求也在提高,从T50提升至T0.1标准反映了市场对于质量和寿命的更高要求。针对90nm工艺下3.3V NMOS出现的问题,研究提出了一种改善方法。 在缩小半导体器件尺寸的同时保持性能和集成度不变的过程中,工作电压稳定性问题逐渐显现出来。这导致了长期运行下的退化现象并影响到了可靠性。优化离子注入及退火条件是解决这一问题的重要手段之一。 综上所述,《离子注入和退火对3.3V NMOS热载流子注入效应的影响》研究强调了工艺改进对于提高半导体器件可靠性和性能的重要性,通过改善LDD区域的处理可以有效缓解小型化过程中出现的问题,并提升市场竞争力。
  • 退操控程序
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    《退火炉操控程序》是一套专为金属热处理设计的应用系统,旨在通过优化加热、保温及冷却过程提升材料性能,确保生产效率与产品质量。 基于STEP 7平台的台车式退火炉控制程序代码涵盖了燃烧、炉温调节、工艺设置以及报警等功能。
  • MoLiTuiHuoYiChuanSuanFa.zip_模拟退 MATLAB_模拟退与遗传算法_退算法_遗传模拟退
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    本资源为MATLAB实现的模拟退火算法及结合遗传算法的应用程序,适用于解决组合优化问题。包含详细注释和示例代码。 欢迎各位下载学习关于模拟退火遗传算法的MATLAB程序,并相互交流。
  • PSO-SA.rar_pso sa_pso-sa_模拟退_matlab_粒群算法-模拟退算法_模拟退算法
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    本资源提供基于MATLAB实现的粒子群优化与模拟退火相结合(PSO-SA)的混合算法,适用于求解复杂优化问题。包含详细代码和案例分析。 粒子群算法与模拟退火算法是两种常用的优化搜索方法,在MATLAB编程环境中可以实现这两种算法的结合应用以解决复杂问题。 粒子群算法是一种基于群体智能的思想来寻找最优解的方法,它模仿鸟群捕食的行为模式进行参数空间内的探索和开发。通过设定种群中的个体(即“粒子”)在特定维度上随机移动,并根据适应度函数评估其位置的好坏来进行迭代优化过程。 模拟退火算法则借鉴了金属材料热处理过程中温度逐渐降低从而达到原子稳定排列的物理现象,用以解决组合优化问题和连续变量最优化问题。该方法通过引入“降温”机制控制搜索空间内的探索广度与深度之间的平衡关系,在局部最优解附近徘徊的同时避免陷入死胡同。 在MATLAB中实现这两种算法时可以考虑将两者结合使用:先利用粒子群算法快速定位到全局最优解的邻域内,再用模拟退火进一步精细调整以克服可能存在的早熟收敛问题。通过这种方式能够提高搜索效率并增强求解复杂优化任务的能力。
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    本资源提供了一种针对车辆路径问题(VRP)的优化解决方案——改进的模拟退火算法。通过下载该ZIP文件,用户可以获得详细的算法描述、源代码以及测试案例,帮助解决复杂的物流配送路径规划挑战。 利用模拟退火算法解决车辆路径规划问题(VRP)能够获得较为理想的结果,这为理解模拟退火算法提供了一定的参考价值。
  • MATLAB模拟退具箱(SA)
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    MATLAB中的模拟退火工具箱(SA)提供了一系列函数和示例,用于实现和应用模拟退火算法解决优化问题。该工具箱支持参数自定义及灵活的应用场景配置,适用于复杂系统优化、组合优化等领域。 模拟退火Matlab工具箱SA非常不错。
  • 激光退半导体应用
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    激光退火技术是一种利用高能量密度激光束对半导体材料进行局部加热处理的技术,广泛应用于改善薄膜晶体管性能、制造高性能集成电路及新型电子器件等领域。 尽管对半导体元件的激光退火进行了深入的研究,但目前尚未将其应用到任何生产线中。然而,这项技术已经促使了器件样机的研发,并且人们对其基础物理学有了更深刻的理解。进一步的发展可能会开辟新的制造半导体的方法,利用激光退火来消除在掺杂和晶体生长过程中产生的缺陷。
  • 利用模拟退群算法解决约束优化问题(2007
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    本文提出了一种结合模拟退火与粒子群优化的混合算法,旨在高效地求解具有复杂约束条件的优化问题。该方法通过引入模拟退火机制增强了粒子群算法的全局搜索能力和避免早熟收敛的问题,在保持算法快速收敛性的同时提高了对多模态和非线性约束优化问题的处理能力。实验结果表明,所提出的算法在多个标准测试函数上表现出优越的性能,为解决实际工程中的复杂约束优化问题 针对复杂约束优化问题,本段落提出了一种基于模拟退火(SA)的粒子群(PSO)算法(SAPSO)。该算法使粒子在飞行过程中无记忆性,并结合了模拟退火算法来重新生成停止进化的粒子位置,从而增强了全局搜索能力。同时采用双群体搜索机制:一个群体保存具有可行解的粒子,利用SAPSO逐步优化这些粒子以找到最优可行解;另一个群体则保留具有不可行解的粒子,并且在一定概率下从这个群体中接受新的不可行解,以此有效维持了种群多样性。 仿真结果显示,该算法能够快速准确地定位到位于约束边界上或附近的最优解,并表现出良好的稳定性。