半导体teos是什么

半导体teos是电子级正硅酸乙酯。

电子级正硅酸乙酯（TEOS)，属于微电子高端化学品，是第三代半导体材料和新兴半导体产业中重要的前驱体材料，需要严格控制金属离子杂质的含量。

半导体teos应用

广泛应用于先进集成电路芯片制造中的各类氧化硅薄膜沉积工艺中，工艺复杂，附加值高。中硅高科将成为国内举足轻重的集成电路材料企业。

前进的脚步，离不开中硅高科在硅基电子材料方面科研实力的支撑，离不开多晶硅材料制备技术国家工程实验室作用的发挥，离不开中国恩菲新高材料事业坚守者、奔跑者的不负初心、不断创新。

未来，中硅高科将继续向“国家战略级硅基材料创新中心和生产基地”攀登，助力国家能源、信息产业高技术、高质量发展。

原子层沉积 (Atomic layer deposition，ALD) 是一种高度可控的薄膜合成工艺，可制造出只有一个原子厚的薄膜。广泛应用于计算机芯片、太阳能电池、锂电池等领域。很多企业常用 ALD 来制造半导体器件。ALD 的灵活性和多样性给确定工艺参数带来了重大挑战，但仍需要专家的直觉和耗时的反复试验来确定最佳工艺参数。

最近，来自美国能源部（DOE）阿贡国家实验室的研究人员 描述了多种基于 AI 的方法来自动优化 ALD 工艺。详细说明了每种方法的相对优势和劣势，以及可用于更有效、更经济地开发新流程的见解。

该研究以《用于优化原子层沉积的智能代理》「 Intelligent Agents for the Optimization of Atomic Layer Deposition 」为题发表在《 ACS Appl. Mater. Interfaces 》杂志上。

前沿，但也面临挑战

ALD是一种工艺，通过前驱体蒸气和基板表面之间的一系列自限反应，在基板上沉积原子厚度的均匀薄膜。ALD 可访问大量的元素和化合物目录，元素周期表中超过一半的元素在出现在ALD过程中。

ALD 擅长在复杂的 3D 表面上生长精确的纳米级薄膜，例如在硅晶片上形成图案的深而窄的沟槽，以制造当今的计算机芯片。 这促进了科学家为下一代半导体器件开发新的薄膜 ALD 材料。

然而，开发和优化这些新的 ALD 工艺是具有挑战性和劳动密集型的。研究人员必须考虑许多可以改变这一过程的不同因素，包括：分子前体之间的复杂化学反应；反应器设计、温度和压力；前驱体剂量和吹扫时间。

为了找到克服这些挑战的方法，阿贡科学家评估了 三种新型优化策略 ：(a)随机选择气体时间；(b) 基于高斯过程代理模型的贝叶斯优化 (BO)，以及 (c) 基于规则的专家系统方法，利用人类策略和物理直觉。值得注意的是， 后两种使用不同的 AI 方法，且以前从未应用于 ALD。

Table 1 列出了该研究的四种ALD 工艺模型：Al2O3 在 200 下使用三甲基铝 (TMA) 和 H2O，Al2O3 在 100 下使用 TMA 和 H2O，W 在 200 下使用六氟化钨 (WF6) 和乙硅烷 (Si2H6)，TiO2 使用钛 (IV) 异丙醇 (TTIP) 和 200 下的 H2O。

敏感性分析

在比较所有四种ALD工艺模型的三种优化策略之前， 了解关键超参数对成本函数和优化性能的影响非常重要。 可确保在平等的基础上比较优化策略。以在 200 下生产 Al2O3 薄膜为例，研究ALD 系统的效果。

专家系统方法对关键超参数的值很敏感。 首先，专家系统策略需要指定一组起始时间。尝试了多种分配初始时序的方法，包括使用统一时序（所有时序相同）和随机时序（时序在优化边界之间随机初始化）。 探索 发现统一的初步计时产生了可靠的性能。

此外， 专家系统优化策略对给定时序所采用的重复 ALD 周期数也很敏感。 相比之下， 贝叶斯优化策略对采用的重复次数相对不敏感。

优化策略比较

研究人员通过比较他们如何优化 ALD 中使用的两种前驱体的剂量和清洗时间来评估他们的三种策略。加药时间(dosage time）是指前体加入反应器的时间，而吹扫时间是指去除多余的前体和气态化学产品所需的时间。

目标： 找到可以在最短的时间内实现高且稳定的薄膜生长的条件。 科学家们还使用代表反应堆内 ALD 过程的模拟来判断他们收敛到理想时间集的速度策略。

将他们的优化方法与模拟系统联系起来，让他们能够根据优化算法生成的处理条件，在每个循环后实时测量薄膜的生长情况。

研究人员比较了四种 ALD 工艺的三种优化策略的性能。通过比较了 Al2O3 薄膜在 200 C 下0.1%和10%噪声水平下生长的优化策略性能。研究表明： 在这两个噪声水平上，贝叶斯优化的性能最好，其次是专家系统，然后是低测量噪声的随机策略，高测量噪声的反向策略。

除了考虑给定优化算法在接近一组最优 ALD 时序时的效率之外，实际考虑也很重要，例如 CVD 类型生长（如果选择了不适当的低吹扫时间），从而使反应器结垢，对 ALD 反应器安全可靠运行的影响。实验表明：专家系统方法完全避免了不受控制的生长，而随机优化策略则始终对产生过量CVD型增长的条件进行采样。贝叶斯优化方法在避免大增长率方面做得更好。

研究得出： （1)随机优化(RO)在其他两种策略的优化时间质量不确定性较大的情况下表现良好，导致处理空间 探索 过程中GPC值过高。（2）贝叶斯优化（BO）可靠，性能好，不需要超参数调优。然而，在早期和后期的循环中，BO受到GPC值过高的影响。(3) 专家系统优化 (ESO) 可靠且安全，但前驱体剂量次数过于保守。

一劳永逸 （Set it and forget it）

「所有这些算法都提供了一种更快地收敛到最佳组合的方法，你不必像今天通常那样花时间将样品放入反应器中、取出样品、进行测量等。相反，你拥有实时与反应堆连接的回路。」该研究的合著者、Argonne 首席材料科学家 Angel Yanguas-Gil 说。

这种设置还通过形成一个闭环系统使两种 AI 方法的过程自动化。

尽管存在一些弱点，但人工智能方法有效地确定了不同模拟 ALD 工艺的最佳剂量和清洗时间。 这使得这项研究成为第一批表明使用 AI 可以实时优化薄膜的研究。

研究人员表示： 在未来的工作中，除了改进现有的算法外，还希望将这些方法扩展到包括反应堆温度和前驱体分压。

「这是令人兴奋的，因为它开辟了使用这些类型的方法来快速优化实际 ALD 工艺的可能性，这一步骤可能会在未来开发新应用时为制造商节省宝贵的时间和金钱。」Jeff Elam 总结道。

南大光电业绩稳中向好的背后透露着国产半导体发展的坚持与不易。

南大光电(300346.SZ)7月12日晚间发布业绩预告，预计2022年半年度归母净利1.4亿元-1.52亿元，同比增长63.7%-77.74%。

南大光电称业绩变动的主要原因，是公司的MO源销售业绩增长，同时通过技术创新拓展下游新应用，产品在第三代半导体、IC及光伏领域实现突破，先进前驱体材料业务抓住半导体材料国产替代加速契机，销售收入较去年同期增长约90%，成为公司新的业绩增长点。

据了解，“MO 源”即高纯金属有机化合物, 亦称前A915AY-100M体或前驱体(precursOr)，是半导体产业链的源头材料。目前，南大光电以先进前驱体材料、电子特气和光刻胶三大半导体核心材料为主业。

2021年，南大光电实现营收9.84亿元，同比增长65.46%；净利润1.83亿元，同比增长68.53%；实现归属于上市公司股东的净利润1.36亿元，同比增长56.55%。其中，分产品来看，2021年特气产品营收7.31亿元，MO源产品实现营收1.66亿元，其他5395万。

长江商报奔腾新闻注意到，虽然南大光电前驱体材料业务发展良好，但是光刻胶的项目却暂时陷入了僵局。即使在国家大力发展新型材料行业的背景下，目前全球的光刻胶生产企业依然集中在日本与美国，虽不至于完全垄断，但是“卡脖子”的困境也依旧没有解除。

据悉，南大光电ArF光刻胶开发和产业化，是为配合推动国家“02 专项”光刻胶技术开发及产业化项目的开展而设立，公司募投项目“光刻胶项目”总投资额为6.6亿元，计划使用募集资金1.5亿元。但2022年3月31日，南大光电发表公告称，公司募投项目“光刻胶项目”受到多重因素影响，计划将建设完成期限由原计划2021年12月31日延长至2022年12月31日。

南大光电在公告中指出了原因，除了受到疫情、客户需求、公司经营情况等多重影响，最大的影响是项目所需的缺陷检测等关键设备采购周期延长，安装、调试工作也相应后移，导致该项目建设进度不及预期。

2022年6月29日，南大光电就公司发布债券的相关问询向深圳证券交易所回复时，再次谈及了公司之前募资所专注的光刻胶项目所面临的问题。南大光电称，目前最大的延迟原因出在没有缺陷检测设备上。缺陷检测设备系28nm以下制程芯片用光刻胶制备所必需的设备，该设备目前仍依托进口，虽然南大光电与美国供应商已确立合作意愿，但具体交付时间尚存不确定性，给28nm以下制程芯片用光刻胶产品产业化带来困难， 进而影响了整体募投项目实施进度。

为了解决该问题，南大光电曾尝试采取委托外包方式，但外包会导致参数性能的较大不确定性，检测成本也将难以控制，故不做首选方案。南大光电同时也在积极考虑切换其他供应渠道，通过不同渠道对比，公司了解到目前已有国产设备正在测试且即将实现商用，公司正在评估和考虑是否应选择国产设备供应。

2022年第一季度，南大光电营收约4.11亿元，同比增加94.67%；净利润约8067万元，同比增加89.38%；基本每股收益0.19元，同比增加72.73%。

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