半导体器件有哪些分类？

现在被称作半导体器件的种类如下所示。按照其制造技术可分为分立器件半导体、光电半导体、逻辑IC、模拟IC、存储器等大类，一般来说这些还会被再分成小类。此外，IC除了在制造技术上的分类以外，还有以应用领域、设计方法等进行分类，最近虽然不常用，但还有按照IC、LSI、VLSI（超大LSI）及其规模进行分类的方法。此外，还有按照其所处理的信号，可以分成模拟、数字、模拟数字混成及功能进行分类的方法。\x0d\x0a半导体器件的种类： \x0d\x0a一、分立器件\x0d\x0a1、 二极管\x0d\x0aA、一般整流用\x0d\x0aB、高速整流用：\x0d\x0a①FRD（Aast Recovery Diode:高速恢复二极管）\x0d\x0a②HED（Figh Efficiency Diode:高速高效整流二极管）\x0d\x0a③SBD（Schottky Barrier Diode:肖特基势垒二极管）\x0d\x0aC、定压二极管（齐纳二极管）\x0d\x0aD、高频二极管\x0d\x0a①变容二极管\x0d\x0a②PIN二极管\x0d\x0a③穿透二极管\x0d\x0a④崩溃二极管/甘恩二极管/骤断变容二极管\x0d\x0a2、 晶体管\x0d\x0a①双极晶体管\x0d\x0a②FET（Fidld Effect Transistor:场效应管）\x0d\x0aⅠ、接合型FET\x0d\x0aⅡ、MOSFET\x0d\x0a③IGBT(Insulated Gate Bipolar Transistor:绝缘栅双极晶体管)\x0d\x0a3、 晶闸管\x0d\x0a①SCR(Sillicon Controllde Rectifier:硅控整流器)/三端双向可控硅\x0d\x0a②GTO（Gate Turn off Thyristor:栅极光闭晶闸管） \x0d\x0a③LTT（Light Triggered Thyristor:光触发晶闸管）\x0d\x0a\x0d\x0a二、光电半导体\x0d\x0a1、LED（Light Emitting Diode:发光二极管）\x0d\x0a2、激光半导体\x0d\x0a3、受光器件\x0d\x0a①光电二极管（Photo Diode）/太阳能电池（Sola Cell）\x0d\x0a②光电晶体管（Photo Transistor）\x0d\x0a③CCD图像传感器（Charge Coupled Device:电荷耦合器）\x0d\x0a④CMOS图像传感器（complementary Metal Oxide Semiconductor:互补型金属氧化膜半导体）\x0d\x0a4、光耦(photo Relay)\x0d\x0a①光继电器（photo Relay)\x0d\x0a②光断路器（photo Interrupter）\x0d\x0a5、光通讯用器件\x0d\x0a\x0d\x0a三、逻辑IC\x0d\x0a1、通用逻辑IC\x0d\x0a2、微处理器（Micro Processor）\x0d\x0a①CISC(Complex Instruction Set Computer:复杂命令集计算机)\x0d\x0a②RISC(Reduced instruction SET Computer:缩小命令集计算机)\x0d\x0a3、DSP(Digital Signal processor:数字信号处理器件)\x0d\x0a4、AASIC（Application Specific integrated Circuit:特殊用途IC）\x0d\x0a①栅陈列（Gate-Array Device）\x0d\x0a②SC(Standard Cell:标准器件)\x0d\x0a③FPLD(Field programmable Logic Device:现场可编程化逻辑装置)\x0d\x0a5、MPR（Microcomputer peripheral:微型计算机外围LSI）\x0d\x0a6、系统LSI（System LSI）\x0d\x0a\x0d\x0a四、模拟IC（以及模拟数字混成IC）\x0d\x0a1、电源用IC\x0d\x0a2、运算放大器（OP具Amp）\x0d\x0a3、AD、DA转换器（AD DA Converter）\x0d\x0a4、显示器用驱动器IC(Display Driver IC)\x0d\x0a\x0d\x0a五、存储器\x0d\x0a1、DRAM(Dynamic Random Access Memory:动态随机存取存储器)\x0d\x0a2、SRAM(Static Random Access Memory:静态随机存取储器)\x0d\x0a3、快闪式存储器(Flash Memory)\x0d\x0a4、掩模ROM(mask Memory)\x0d\x0a5、FeRAM(Ferroelectric Random Access Memory:强介电质存储器)\x0d\x0a6、MRAM(Magnetic Random Access Memory:磁性体存储器)

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。

晶圆（WAFER）：多指单晶硅圆片，由普通硅沙拉制提炼而成，是最常用的半导体材料。按其直径分为4英寸、5英寸、6英寸、8英寸、12英寸等规格，近来已经发展出16英寸甚至更大规格。晶圆越大，同一圆片上可生产同规格的IC就多，可有效降低IC成本。

半导体晶圆制造的基本原理，主要是将经过精密设计的电路，藉由光罩逐层（Layer by Layer）的转移至矽晶圆上，以制造出所需的IC产品。主要的加工步骤包括化学清洗（Chemical clean）、氧化∕薄膜沈积(Oxidation∕Metal deposition)、光罩投影(Photolithography)、蚀刻(Etching)、离子植入（Ion implant）、扩散(Diffuse)、光阻去除、检验与量测等[34]，总加工步骤随著历年曝光方式的改变及线路线宽的减少而与日遽增。以动态随机存取记忆体（DRAM）为例，制作过程非常困难且繁复，如将量测与检验等步骤纳入考量，总制程步骤已超过五百道以上。

晶圆制造的基本流程，是将矽晶圆投入制程中，经过化学清洗、氧化∕薄膜沈积等程序后，会於矽晶圆表面形成一层矽氧化膜，此薄膜经过上光阻液、并配合光罩於黄光区进行曝光、显影，就可将光罩上的电路图移转至矽晶圆上。经过特殊光线照射后的光阻液会产生变化，使得此部份的光阻液可利用化学药品或腐蚀性气体去除而露出矽氧化膜，此为蚀刻（Etching）过程。露出的矽氧化膜经离子植入制程，於晶圆表面植入硼、砷和磷等离子，以形成半导体电子元件。接下来以金属贱镀的方式，於晶圆表面贱镀能够导电的金属层，以连接电子元件，并以表面绝缘保护，就可完成其中一个层（Layer）的制造。如此一层一层的层叠架构，就可将电路图完全的移转至矽晶圆上，完成所制造的IC产品，不同功能的IC产品所需的层数也不相同，视其复杂度而定。以下便针对上述几个单元制作略述其制造、生产特性以及所使用的设备。

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