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提出了同时考虑通孔效应和边缘传热效应的互连线温度分布模型,获得了适用于单层互连线和多层互连线温度分布的解析模型,并基于65 nm互补金属氧化物半导体(CMOS)工艺参数计算了不同长度单层互连线和多层互连线的温度分布.对于单层互连线,考虑通孔效应后中低层互连线的温升非常低,而全局互连线几乎不受通孔效应的影响,温升仍然很高.对于多层互连线,最上层互连线的温升最高,温升和互连介质层厚度近似成正比,而且互连介质材料热导率越低,温升越高.所提出的互连线温度分布模型,能应用于纳米级CMOS计算机辅助设计.
关键词:
通孔效应
边缘传热效应
纳米级互连线
温度分布模型 相似文献
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硅通孔(TSV)是三维集成电路的一种主流技术.基于TSV寄生参数提取模型,对不同物理尺寸的TSV电阻-电容(RC)参数进行提取,采用Q3D仿真结果验证了模型精度.分析TSVRC效应对片上系统的性能及功耗影响,推导了插入缓冲器的三维互连线延时与功耗的解析模型.在45nm互补金属氧化物半导体工艺下,对不同规模的互连电路进行了比较分析.模拟结果显示,TSVRC效应导致互连延时平均增加10%,互连功耗密度平均提高21%;电路规模越小,TSV影响愈加显著.在三维片上系统前端设计中,包含TSV寄生参数的互连模型将有助于设计者更加精确地预测片上互连性能. 相似文献
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本文提出以苯并环丁烯(benzocyclobutene,BCB)或硅为介质层材料,用碳纳米管(Carbon Nanotube,CNT)填充的屏蔽型硅通孔(Shielded Through-Silicon Vias,S-TSV)结构,利用等效传输线模型计算了其正向传输系数和衰减常数,分析了量子电容(Quantum Capacitance,Cq)对S-TSV传输性能的影响。研究发现,Cq能改善以BCB为介质层,填充多壁碳纳米管束(Multi-walled carbon nanotube bundle,MWCNTB)的S-TSV高于20GHz频段的传输性能。此外,Cq可以明显提升以硅为介质层的S-TSV的传输性能,且Cq的温度效应能与硅电导的温度效应平衡,从而提高S-TSV的热稳定性。 相似文献
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针对通孔金属泡沫中的渗透率预测及现有理论模型的局限性,发展了一种新的全解析渗透率模型.该模型以立方体结构作为代表单元,采用基于追踪流体微团轨迹的分支算法解析求解代表单元内的流动迂曲度.渗透率的表达形式简单且不含任何拟合或经验参数,仅是孔隙率与平均孔径的函数.采用实验测量和文献数据对模型预测进行了验证.结果表明:提出的模型能够在较为宽广的孔隙率(0.55~0.98)和孔密度(5~100 PPI)范围内预测孔通孔金属泡沫的渗透率;采用分支算法得到的流动迂曲度能够较好地描述流体在通孔金属泡沫中的流动特征;采用开孔率修正的解析模型亦能对半开孔泡沫材料的渗透率提供良好预测. 相似文献
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甲基橙具有两种基团,可以同时起到加速和抑制作用,可作为特殊的整平剂应用与通孔电镀铜实验中。通过分子动力学模拟和量子化学计算来表征甲基橙在通孔电镀铜中的作用,结果表明甲基橙可以很好地吸附在阴极表面并抑制铜的电沉积。 通过恒电流测试和循环伏安测试结果显示, 甲基橙由于同时具有磺酸基的去极化和其分子结构部分的极化作用, 形成协同分子内对铜加速还原和阻碍传质的竞争效应, 所以几乎不影响电位。在板厚孔径为10:1的通孔电镀铜实验中, 仅以甲基橙和环氧乙烷和环氧丙烷嵌段共聚物作为添加剂, TP值可达到92.34%。 相似文献
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芯片制造中大量使用物理气相沉积、化学气相沉积、电镀、热压键合等技术来实现芯片导电互连. 与这些技术相比, 化学镀因具有均镀保形能力强、工艺条件温和、设备成本低、操作简单等优点, 被人们期望应用于芯片制造中, 从而在近年来得到大量的研究. 本综述首先简介了芯片制造中导电互连包括芯片内互连、芯片3D封装硅通孔(TSV)、重布线层、凸点、键合、封装载板孔金属化等制程中传统制造技术与化学镀技术的对比, 说明了化学镀用于芯片制造中的优势; 然后总结了芯片化学镀的原理与种类、接枝与活化前处理方法和关键材料; 并详细介绍了芯片内互连和TSV互连化学镀阻挡层、种子层、互连孔填充、化学镀凸点、再布线层、封装载板孔互连种子层以及凸点间键合的研究进展; 且讨论了化学镀液组成及作用, 超级化学镀填孔添加剂及机理等. 最后对化学镀技术未来应用于新一代芯片制造中进行了展望. 相似文献
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利用深度神经网络和小波包变换进行缺陷类型分析 总被引:1,自引:0,他引:1
超声检测中对缺陷进行类型分析通常取决于操作人员对于特定专业知识的了解及检测经验,从而导致其分析结果的不稳定性和个体差异性。本文提出了一种使用小波包变换提取缺陷特征信息,并应用深度神经网络对得到的信息进行分类识别的方法。利用超声相控阵系统对于不锈钢试块上的通孔、斜通孔和平底孔进行超声检测,并对得到的超声回波波形按照新方法进行分析。实验结果表明,使用小波包变换后的数据进行分类识别能够在提高识别准确率的同时降低神经网络的学习时间,而使用深度神经网络相比通用的BP神经网络以可接受延长学习时间的代价提高了识别的准确率。采用新方法后,缺陷分类正确率提高了21.66%,而网络学习时间只延长了91.9s。在超声检测中使用小波包变换和深度神经网络来对于缺陷进行类型分析,能够排除人为干扰,增加识别准确率,对于实际应用有着极大的意义。 相似文献
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