报告名称：AR（Active Area Reverse）fin cut工艺参数与表征指标数据分析报告
版本：V1.0
日期：2025-09-05
编制人：李晓睿
审核人：[姓名/部门]
1. 数据筛选与分析
1.1 筛选依据
- 字段筛选：参考数据处理逻辑，先剔除低方差字段（唯一值数量<2的字段），这类字段无区分度，无法为建模提供有效信息；再删除含特定冗余关键词的字段（如“MiddleTuneGas”“EdgeTuneGas”“MidInnerESCTemp”等），此类字段与AR fin cut核心工艺（鳍片切割）无关，属于辅助监测冗余信息；同时剔除含“sta”（不区分大小写）的状态类字段，聚焦可调控的工艺参数。
- 异常值剔除：基于“多recipe参数差异与spec协同变化”逻辑，通过计算样本间汉明距离，识别与多数样本差异显著的异常recipe；结合表征指标目标区间（TCD：21-22nm、Depth：1100-1300A等），剔除超出区间且与正常样本参数差异过大（距离阈值>200）的样本，确保筛选后的数据具有工艺一致性。
1.2 筛选后数据概况（与原始数据对比）
| 数据维度 | 原始数据 | 筛选后数据 | 变化说明 |
|---|---|---|---|
| 样本量 | 40条（含不同recipe数据） | 32条（有效recipe样本） | 剔除8条异常样本：6条因参数差异显著（距离>200）、2条因表征指标超出目标区间 |
| 字段数 | 56个（原始工艺参数字段） | 35个（核心有效字段） | 剔除21个字段：12个低方差字段、6个冗余关键词字段、3个状态类字段 |
| 数据完整性 | 含少量缺失值（SOCremain1条、SiNSWA3条） | 无缺失值 | 缺失值填充为0（符合“未监测即为默认值”的业务逻辑） |
1.3 筛选合理性说明
- 低方差字段（如固定值参数）无法反映工艺调整对表征指标的影响，冗余字段会增加模型计算成本，剔除后可使模型聚焦于“可调控参数-表征指标”的核心关联，提升建模效率；
- 基于距离度量的异常值剔除，能精准识别“参数组合异常”的recipe（而非单一指标异常），避免因个别参数极端值导致的工艺规律误判，保障数据集中样本的工艺一致性，为后续差分特征挖掘奠定基础。
2. 数据清洗
2.1 清洗策略（参考数据处理逻辑）
| 问题类型 | 涉及字段/数据 | 处理方法 | 处理后效果 |
|---|---|---|---|
| 缺失值 | SOCremain、SiNSWA等 | 按数据处理规范填充为0，符合“未采集数据即为默认无影响”的业务逻辑 | 缺失率从10%（4/40）降至0% |
| 字符串值混杂 | 功率模式相关字段（如SRFWaveMode、BRFWaveMode） | 若模式为“CW”（连续波），则对应脉冲占空比（SRFPulseDutyCycle、BRFPulseDutyCycle）填充为100%；删除含非数值字符串（排除数值型字符串）的行 | 字段均转为数值型，无字符串干扰 |
| 异常recipe样本 | 整体参数组合异常的样本 | 基于汉明距离排序，通过相邻距离差值的百分位数阈值（75%）识别跳跃点，保留跳跃点前的“正常样本集群”；剔除参数变化数量>200的异常对比样本 | 样本工艺一致性提升，有效集群占比达80% |
| 冗余重复字段 | 重复命名或功能重叠字段 | 基于列名关键词去重，剔除功能重叠的参数字段（如不同命名的温度监测字段） | 字段冗余度降至0，无重复信息干扰 |
2.2 清洗前后数据对比（核心字段分布变化，附图表说明）
（1）TCD（Top CD，nm）
- 清洗前：分布范围17.58-38.44nm，因包含异常recipe样本，分布呈双峰（17-20nm和30-38nm），离散度大（标准差5.64）；
- 清洗后：剔除异常recipe后，分布集中于20.5-22.8nm，贴合目标区间（21-22nm），呈单峰正态分布，标准差降至0.8，数据一致性显著提升（如下图）。
），突出相似工艺的参数影响规律；
- 敏感特征强化：对ΔTCD、ΔDepth影响显著的差分特征（如ΔCF4、ΔSRFPower）赋予额外权重（1.2倍），提升模型对关键工艺调整的关注度。
3.3 特征重要性评估（基于差分特征挖掘结果）
结合“参数变化频率、指标影响程度、工艺逻辑”三维度评估，筛选Top10关键特征：
| 排名 | 特征名 | 重要性得分（10分制） | 核心依据 | 工艺逻辑支撑 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | ΔSiArc_CF4_sccm | 9.8 | 变化频率最高（占比18%），ΔCF4与ΔTCD相关性0.72，距离加权差值均值显著 | CF4为刻蚀气体，流量变化直接影响TCD精度 |
| 2 | ΔSRFdown2_SRFPower_W | 9.5 | 对ΔDepth影响最大（差值阈值达标率85%），变化频率排名第2 | SRF功率决定等离子体密度，影响刻蚀深度 |
| 3 | 高频变化参数_TOP5（含CF4、SRFPower） | 9.2 | 聚合特征覆盖多次对比的高频变化参数，信息密度高 | 高频变化参数是工艺调整的核心靶点 |
| 4 | ΔME3_Pressure_mT | 8.8 | 与ΔDepth相关性0.68，距离加权均值绝对值最大 | 压力影响等离子体分布，进而影响深度一致性 |
| 5 | change_num | 8.5 | 与表征指标变化幅度正相关（change_num=1-2时指标变化最显著） | 合理的参数变化数量是精准调整的关键 |
| 6 | ΔSiArc_CHF3_sccm | 8.2 | 钝化气体流量变化与ΔSiNSWA相关性0.65，高频变化排名第3 | CHF3控制侧壁聚合物厚度，影响侧壁角度 |
| 7 | 距离加权ΔTCD均值_nm | 8.0 | 整合多个相似样本的TCD变化趋势，稳定性强 | 反映核心指标的平均变化规律 |
| 8 | ΔME2_HBr_sccm | 7.8 | 刻蚀气体HBr变化与ΔDepth相关性0.6，变化频率较高 | HBr提升SiN刻蚀选择性，影响深度控制 |
| 9 | 敏感参数标识（CF4=1） | 7.5 | 精准标记对TCD敏感的核心参数，模型可快速定位关键影响因素 | 降低模型对无关参数的关注 |
| 10 | ΔSOC_ProcessTime_s | 7.2 | 与ΔSOCremain相关性0.58，工艺调整中常见变化参数 | SOC步骤时间影响介质层残留量 |
4. 模型评估数据准备
4.1 数据集划分方法
基于“recipe集群”的划分逻辑，而非随机划分，确保评估的合理性：
- 按样本间距离聚类，将数据分为10个集群（每个集群含3-4个相似recipe）；
- 采用“留一集群法”交叉验证：每次用9个集群作为训练集（含内部差分特征），1个集群作为验证集，循环迭代10次；
- 训练集包含样本两两对比的差分特征，验证集仅保留原始特征与聚合特征（模拟新recipe的评估场景）。
4.2 数据集详情（各子集样本量、特征维度）
| 数据集类型 | 样本量（集群数） | 特征维度（原始+衍生） | 核心特征分布特点 |
|---|---|---|---|
| 训练集（每折） | 29条（9个集群） | 68维（35原始+33衍生） | 含完整差分特征与聚合特征，覆盖多样工艺调整场景 |
| 验证集（每折） | 3条（1个集群） | 45维（35原始+10聚合） | 仅含原始特征与核心聚合特征，模拟新工艺评估 |
| 整体数据集 | 32条（10个集群） | 68维（35原始+33衍生） | 差分特征覆盖87%的样本两两对比，无遗漏关键调整 |
4.3 验证策略
- 交叉验证方式：采用“留一集群法”10折交叉验证，确保每个集群都能作为验证集，覆盖不同工艺参数组合场景；
- 可复现性控制：固定距离计算方法、跳跃点阈值（75%百分位数）、权重缩放系数等关键参数，确保划分结果与验证结果可复现；
- 异常监控机制：验证过程中监控验证集样本的参数变化数量（change_num），若超过阈值则标记为“新工艺类型”，单独记录评估结果。
4.4 评价指标（适配差分特征建模目标）
结合工艺研发阶段需求，设定“精度-一致性-实用性”三维评价指标体系，重点关注特征挖掘的有效性：
| 评价维度 | 指标名称 | 计算逻辑 | 目标值 | 意义说明 |
|---|---|---|---|---|
| 回归精度 | TCD的R²（决定系数） | 基于原始+衍生特征的模型预测R² | ≥0.88 | 衡量模型对TCD的预测能力 |
| 回归精度 | Depth的RMSE（均方根误差） | 预测值与真实值的均方根误差 | ≤25A | 评估深度预测的精准度 |
| 特征一致性 | 高频变化参数与经验重合率 | （模型挖掘的高频变化参数与工程师经验参数重合数/经验参数总数）×100% | ≥80% | 验证特征挖掘的合理性 |
| 特征一致性 | 敏感参数影响趋势一致性率 | （敏感参数对指标的影响趋势与工艺逻辑一致的数量/敏感参数总数）×100% | ≥85% | 确保特征物理意义符合工艺认知 |
| 实用性 | 关键参数推荐准确率 | （模型推荐的关键调整参数在实验中有效提升指标的数量/推荐参数总数）×100% | ≥75% | 评估特征对工艺调整的实际辅助价值 |
附录：参考数据处理逻辑说明
- 差分特征构建逻辑：基于“工艺调整的本质是参数变化导致指标变化”的核心思想，通过两两样本对比挖掘参数与指标的关联，避免单一样本的偶然性影响；
- 距离度量与权重设计：采用汉明距离衡量样本间参数差异，结合指数衰减权重突出相似工艺的规律，提升特征的针对性；
- 异常剔除逻辑：通过跳跃点识别异常集群，避免异常recipe干扰正常工艺规律的挖掘，保障特征质量与模型可靠性。
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