优化CMP碱性铜抛光液配比的新方法

• 作者: 刘恩海 刘玉岭 林凯 樊世燕 石陆魁
• 来源期刊: 半导体技术
• 学科: 工学
• 关键词: 抛光液 化学机械抛光(CMP) 响应曲面法(RSM) 人工神经网络(ANN) 人工蜂群(ABC)算法
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 半导体制造技术
• 页码范围: 211-216
• 分类号: TN305.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.13290/j.cnki.bdtjs.2015.03.009

摘要

采用响应曲面法(RSM)和人工神经网络(ANN)分别对化学机械抛光(CMP)碱性铜抛光液的主要成分(SiO2磨料、FA/O型螯合剂、H2O2氧化剂)进行优化研究.采用RSM优化,当抛光液中磨料、氧化剂和FA/O型螯合剂的体积分数分别为10.57％,1.52％和2.196％时,Cu的抛光速率的预测值和实测值分别为924.29和908.96 nm/min;采用ANN结合人工蜂群算法(ABC)优化,当抛光液中磨料、氧化剂和FA/O型螯合剂的体积分数分别为11.58％,1.467％和2.313％时,Cu的抛光速率的预测值和实测值分别为947.58和943.67 nm/min,其拟合度为99.36％,高于RSM的94.63％,且均方根误差较低为0.199 3.结果表明,在抛光液配比优化方面,RSM和ANN都是可行的,但后者比前者具有更好的拟合度和预测准确度,为更加高效科学地优化抛光液配比提供了一种新的思路和方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘玉岭	河北工业大学微电子研究所	263	1540	17.0	22.0
2	刘恩海	河北工业大学计算机科学与软件学院	23	118	6.0	9.0
3	樊世燕	河北工业大学微电子研究所	8	22	3.0	4.0
7	石陆魁	河北工业大学计算机科学与软件学院	27	112	5.0	9.0
8	林凯	河北工业大学计算机科学与软件学院	2	7	2.0	2.0