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优化CMP碱性铜抛光液配比的新方法

樊世燕  刘玉岭  林凯  石陆魁  刘恩海  
【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(Si O2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。

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