SiCエピタキシャル炉（ホットウォールCVDリアクター）の熱場設計の最適化

主な目的は、ウェーハ表面の温度均一性 (≤±0.5 ～ 5℃) と温度/流れ場の安定性を達成することであり、これによりエピタキシャル層の厚さの均一性 (<3%)、ドーピングの均一性 (<8%) が改善され、欠陥密度が減少し、成長速度が向上します (>60 μm/h)。

SiC エピタキシー プロセスの最適化における最近の進歩は、熱管理、マルチパラメーターの最適化、AI 支援シミュレーション、ガス流量調整、リアクター構造のアップグレードに焦点を当てています。これらの開発は、エピタキシャル層の均一性、成長効率、欠陥制御、および大型ウェーハの産業的拡張性を改善することを目的としています。

断熱材の熱伝導率モデリング

重要な研究の方向性の 1 つは、エピタキシー リアクターで使用される繊維状グラファイト フェルトの熱伝導率モデリングです。ガス組成、チャンバー圧力、動作温度を考慮しながら見かけの熱伝導率を評価するための高度な分析モデルが開発されました。水素が豊富なキャリアガス条件下では、気相熱伝達が支配的な熱伝達メカニズムになります。研究によると、チャンバー圧力を 100 mbar から 1.5 mbar に下げると、必要な加熱出力が大幅に減少することが示されています。これらのモデルは、さまざまなリアクター領域全体の温度分布をより正確に予測することも可能にし、基板温度が一定に保たれている場合でも、ウェーハ領域の外側の温度変化によって引き起こされる堆積の不均一を防ぐのに役立ちます。

FEM と機械学習を使用した多目的パラメータの最適化

もう 1 つの大きな進歩は、有限要素モデリング (FEM) と機械学習アルゴリズムを組み合わせて、多目的最適化を実現します。主要なプロセスパラメータには、総ガス流量、成長温度、チャンバ圧力、サセプタ回転速度、およびガス分配設計が含まれます。 MOPSO、NSGA-II、SVM サロゲート モデルなどの最適化アプローチが広く採用されています。結果は、パレートフロント最適化により高い成長速度と低い変動係数の両方を同時に達成しながら、厚さの均一性を約 30% 改善できることを示しています。最適なプロセスウィンドウは通常、1450 ～ 1500°C の成長温度、80 ～ 100 mbar のチャンバー圧力、60 rpm 以上のサセプタ回転速度、および 5:16:5 などの非対称ガス入口比で見出されます。

機械学習と組み合わせた過渡マルチフィジックス シミュレーション

最近の研究では、プロセスの最適化を加速するために、非定常 CFD シミュレーションと機械学習技術を統合しています。 ACO-BPNN ニューラル ネットワークと組み合わせた熱流化学結合 CFD モデルを使用して、堆積温度、入口ガス流量、回転速度、チャンバー圧力を最適化します。実験による検証では、シミュレーションと実際の結果が見事に一致しており、予測偏差は成長率でわずか 4.03%、均一性で 0.49% でした。このアプローチは開発と最適化のサイクルを大幅に短縮し、特に横型ホットウォール CVD リアクターに適しています。

ガス流量と温度場の最適化

高品質の SiC エピタキシー成長には、ガス流と熱場の分布の最適化が依然として重要です。 H2 流量 100 slm、分流比 20:60:20 (側:中心:側)、C/Si 比 0.95、成長温度 1610°C、サセプタ回転などの最適化された条件下で、研究者らは非常に安定した平行流れ場と均一な温度分布を達成しました。ウェーハ表面の温度勾配はわずか 19.3℃まで減少しました。さらに、窒素ドーピングの均一性は 3.35 ～ 4.85% に達し、結晶欠陥は 8 つの三角欠陥と 6 つの基底面転位 (BPD) を含む合計 28 の欠陥に大幅に減少しました。

機器構造の反復と工業化

2023 年から 2026 年までの工業規模の反応炉のアップグレードは、主に垂直分割ガス注入システム、マルチゾーン誘導加熱、6 ～ 12 インチ ウェーハのシングルウェーハ構成とデュアルウェーハ構成の両方との互換性、自動予防保守 (PM) を備えたグラファイト コンポーネントの再設計に焦点を当てています。これらの構造改善により、8 インチおよび 12 インチの SiC エピタキシー プロセスで、厚さの不均一性が 3% 未満、ドーピングのばらつきが 8% 未満を達成できるようになりました。さらに、デュアルウェーハシステムでは粒子汚染が約 50% 削減され、メンテナンスのダウンタイムが 30% 短縮され、温度変動が ±5°C 以内に制御されています。

3 つの重要な結論

1. シミュレーション + 機械学習が熱場最適化の主流の手法となっている: CFD/FEM を通じて熱流体化学場を結合し、ACO-BPNN または MOPSO/NSGA-II と組み合わせることで、最適なパレート パラメーターを (従来の試行錯誤ではなく) 数週間以内に見つけることができ、厚さ/ドーピングの均一性が 30% 以上大幅に改善され、実験コストが削減されます。これは、8 ～ 12 インチの SiC の大規模エピタキシャル成長に不可欠なツールです。

2. 見かけの熱伝導率に対する断熱フェルト内の気相 (H2 圧力/組成) の影響は無視できません。高い H2 温度では、気相の熱伝達が支配的であり、圧力/前駆体流量の変化により反応器全体の温度分布が変化します。最新の解析モデルを CFD に直接組み込むことで、火力暖炉の高効率、省エネ、均一性の中核となる正確な電力予測と閉ループ熱場制御を実現できます。

3. 大型サイズ（8 ～ 12 インチ）への移行には構造革新が必要です。国内の装置は、垂直分割吸気、マルチゾーン温度制御、サセプタの最適化により、ウェーハ表面温度 ≤ ±0.5℃、デュアルウェーハ温度差 ≤ 5℃ を達成しています。膜厚/ドーピングの均一性は国際トップレベルに達し、コスト削減と生産能力の倍増を直接サポートします。水平ホットウォール + 回転サセプタは依然として主流であり、明らかな論争はありません。

セミコレックスは高品質を提供しますエピタキシャルプロセスの部品。ご質問がある場合、または詳細が必要な場合は、お気軽にお問い合わせください。

連絡先電話番号 +86-13567891907

電子メール: sales@semicorex.com