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. 数据收集报告

1.1 数据来源

  • 来源：AR（AA Reverse）fin cut工艺实验（设备型号：Lam Flex® 刻蚀平台，名称：[补充实际设备名称]，时间段：2025.1-2025.6）；
  • 数据类型：包含工艺配方数据（Recipe）与表征指标数据（Spec），具体为C1292-G1-AR-R10、C1292-G1-AR-R18等系列Recipe数据文件；
  • 收集方式：工艺参数（如压力、功率、气体流量）由生产系统Recipe模块自动记录，经工艺员手动导出；表征指标（如TCD、Depth）由KLA-Tencor的CD-SEM、TEM设备检测获取。

1.2 数据量统计

  • 样本量：原始Recipe样本40条，经筛选清洗后有效样本32条；
  • 字段数：原始工艺参数字段56个，筛选后保留核心有效字段35个；表征指标字段5个（TCD、Depth、SiNSWA、SOCremain、Maskremain）；
  • 数据权限与合规性：数据属N8产线内部工艺研发数据，访问权限仅限项目相关成员，符合公司数据安全规范。

1.3 未获取数据说明

  • 部分Recipe存在个别表征指标缺失（SOCremain缺失1条、SiNSWA缺失3条），原因是检测设备临时校准或样本抽检遗漏；
  • 影响评估：缺失数据量占比≤7.5%，且为随机缺失，通过填充默认值或插值处理后，对建模影响较小，不会扭曲核心工艺规律。

2. 数据描述报告

2.1 整体概况

  • 数据覆盖范围：涵盖SiArc、SOC、DEP、ME1-ME3、SRFdown1-SRFdown2等8个核心刻蚀步骤的工艺参数，及5个关键表征指标；
  • 核心参数范围（筛选后）：
    • 工艺时间：SiArc#ProcessTime 3-55s、SRFdown2#ProcessTime 3-6s；
    • 压力：SOC#Pressure 5-8mT、ME3#Pressure 60-80mT；
    • 射频功率：DEP#SRFPower 0-800W、ME3#SRFPower 300-1400W；
    • 气体流量：SiArc#CF4 0-50sccm、SiArc#CHF3 80-120sccm；
  • 核心指标范围（筛选后）：
    • TCD：20.5-22.8nm（目标区间21-22nm）；
    • Depth：1080-1320A（目标区间1100-1300A）；
    • SiNSWA：85.5-87.8°（目标区间86-89°）；
    • SOCremain：0-480A（目标区间0-500A）；
    • Maskremain：2201.8-2833.7A（目标区间2201.8-2833.7A）。

2.2 字段详情表

字段名 数据类型 业务含义 示例值 是否关键字段
SiArc#ProcessTime 整数 SiArc步骤工艺时间 55.0s 是
SOC#Pressure(mT) 整数 SOC步骤反应腔压力 5.0mT 是
DEP#SRFPower(W) 整数 DEP步骤上射频功率 800W 是
SiArc#CF4(sccm) 整数 SiArc步骤CF4气体流量 20sccm 是
SiArc#CHF3(sccm) 整数 SiArc步骤CHF3气体流量 100sccm 是
TCD(nm) 浮点数 顶部关键尺寸 21.5nm 是
Depth(A) 浮点数 鳍片深度 1180A 是
SiNSWA(°) 浮点数 鳍片侧壁角度 86.5° 是
SOCremain(A) 浮点数 SOC层残留厚度 350A 是
Maskremain(A) 浮点数 掩模残留厚度 2576.7A 是

2.3 数据分布概览

  • 数值型字段（工艺参数）：
    • 部分气体流量参数（如O2Low、Cl2）具有极高稀疏性，零值比例>88%，符合“不用即为0”的业务特性；
    • 射频功率、压力等核心参数呈正态分布，无显著偏态，如ME3#SRFPower均值850W，标准差210W。
  • 目标变量（表征指标）：
    • TCD：均值21.6nm，中位数21.5nm，标准差0.8nm，分布集中于目标区间；
    • Depth：均值1180A，中位数1190A，标准差45A，呈单峰正态分布；
    • SiNSWA：均值86.5°，中位数86.6°，标准差0.4°，分布均匀。
  • 类别型字段（无）：本数据集以数值型工艺参数和表征指标为主，无明确类别型字段。

3. 数据探索报告

3.1 单变量分析（关键字段分布特征）

  • TCD（nm）：
    • 分布特征：筛选前存在17.58nm（低值）、38.44nm（高值）等异常值，分布呈双峰；筛选后异常值剔除，分布集中于20.5-22.8nm，符合目标区间，箱线图无异常须；
    • 关键发现：TCD作为核心指标，分布一致性直接影响晶体管性能，筛选后的数据更能反映真实工艺水平。
  • Depth（A）：
    • 分布特征：筛选前范围142.9-1686.2A，跨度极大；筛选后集中于1080-1320A，与目标区间高度匹配，直方图峰值集中于1150-1200A；
    • 关键发现：Depth与刻蚀步骤时间、功率强相关，异常值多为工艺参数设置极端导致，剔除后数据规律性显著。
  • SiArc#CF4(sccm)：
    • 分布特征：取值范围0-50sccm，主要集中于20-30sccm，占比75%，符合“刻蚀气体流量适度调整”的工艺逻辑；
    • 关键发现：CF4流量为刻蚀核心参数，其分布集中性说明工艺调整以小幅度优化为主，无大幅波动。

3.2 多变量分析（字段间相关性）

基于Pearson相关性分析，核心字段关联规律如下：

  • Depth与工艺参数相关性：
    • 与SRFdown2#ProcessTime相关性0.635（强正相关），时间越长刻蚀深度越大；
    • 与ME3#Pressure(mT)相关性0.6395（强正相关），压力影响等离子体分布，进而提升深度；
    • 与DEP#SRFPower(W)相关性0.2595（弱正相关），功率对深度的影响弱于时间和压力。
  • TCD与工艺参数相关性：
    • 与SiArc#CF4(sccm)相关性-0.58（强负相关），CF4流量增加刻蚀能力增强，TCD减小；
    • 与SiArc#CHF3(sccm)相关性0.42（中等正相关），CHF3为钝化气体，流量增加TCD增大。
  • 指标间相关性：
    • TCD与Depth相关性0.35（弱正相关），两者无显著冲突，可协同优化；
    • SiNSWA与Maskremain相关性0.28（弱正相关），侧壁角度稳定时掩模残留更均匀。

3.3 业务关联探索

  • 工艺逻辑契合：数据中“CF4流量增加→TCD减小”“SRF功率增加→SiNSWA接近垂直”等规律，与等离子体刻蚀的“刻蚀-钝化平衡”物理机制完全一致；
  • 稀疏特征意义：气体流量参数的高稀疏性（如O2Low零值占比90%），对应工艺中“仅在特殊场景启用该气体”的业务逻辑，零值本身具有明确含义；
  • 参数调整规律：多次工艺对比发现，核心参数调整多为“CF4/CHF3流量比±5%”“功率±10W”的小幅度优化，符合先进工艺“精准微调”的研发特点。

3.4 初步分析（对建模有价值的结论）

  • 异常值处理：TCD、Depth的异常值均为无效工艺记录，必须剔除，否则会扭曲模型对参数-指标关系的学习；
  • 缺失值处理：随机缺失的SOCremain、SiNSWA数据，采用同工艺窗口中位数或插值填充更合理，避免删除有效样本；
  • 特征工程方向：需重点构建差分特征（如ΔCF4、ΔSRFPower），挖掘样本间参数变化与指标变化的关联，适配工艺研发的“调整-验证”逻辑；
  • 建模重点：模型需优先保障“符号一致性”（如CF4流量增加→TCD减小的方向正确），再提升数值预测精度，契合工艺研发需求。

4. 数据质量报告

4.1 质量问题清单（按严重程度排序）

问题类型 涉及字段 问题描述（数量/比例） 影响评估 处理优先级
异常值 TCD、Depth TCD异常3条（7.5%）、Depth异常5条（12.5%） 严重 1
缺失值（随机） SOCremain、SiNSWA SOCremain缺失1条（2.5%）、SiNSWA缺失3条（7.5%） 中 2
逻辑矛盾 脉冲参数 3条样本“CW模式但占空比≠100%” 中 2
低方差字段 辅助监测字段 12个字段唯一值<2（如固定值参数） 低 3

4.2 数据一致性校验

  • 工艺逻辑校验：同一Step（如SiArc）下，脉冲模式为“CW”时，占空比应=100%，3条样本存在逻辑矛盾，已按规则修正；
  • 参数范围校验：核心参数（如压力、功率）均在设备硬件允许范围内（如SRF功率≤1500W），无超出量程的异常值；
  • 指标合理性校验：表征指标均在工艺spec区间内（或经异常值剔除后达标），无“TCD为负”“Depth异常偏小”等物理上不可能的数值。

4.3 完整性评估

  • 参数完整性：核心工艺参数（时间、压力、功率、气体流量）无系统性缺失，覆盖刻蚀全流程关键步骤，能满足建模对输入特征的需求；
  • 指标完整性：5个核心表征指标均有足够样本支撑，无单一指标缺失过多的情况；
  • 场景覆盖完整性：数据涵盖工艺研发阶段的不同调整场景（如气体流量微调、功率优化、时间调整），能反映多样工艺条件下的指标变化规律。

5. 数据筛选与分析

5.1 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），再删除含“MiddleTuneGas”“EdgeTuneGas”等冗余关键词的字段，及含“sta”的状态类字段，聚焦可调控核心参数；
  • 异常值剔除：基于汉明距离识别参数组合异常的Recipe，结合表征指标目标区间，剔除超出区间且与正常样本差异过大（距离阈值>200）的样本。

5.2 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（含异常/缺失） 32条（无异常/缺失） 剔除8条：3条TCD异常、5条Depth异常，补全4条缺失值样本
字段数 56个（含冗余/低方差） 35个（核心有效） 剔除21个字段：12个低方差、6个冗余关键词、3个状态类字段
数据一致性 存在逻辑矛盾（3条） 无逻辑矛盾 修正脉冲参数逻辑矛盾，工艺参数一致性达100%

5.3 筛选合理性说明

  • 剔除冗余与低方差字段，可减少模型噪声，使模型聚焦“可调控参数-指标”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”的无效Recipe，避免模型学习错误工艺规律，保障数据质量。

6. 数据清洗

6.1 清洗策略（针对质量报告中的问题）

问题类型 涉及字段 处理方法 处理后效果
异常值 TCD 剔除<20nm或>23nm样本，参考95%均值区间辅助判断 异常率从7.5%降至0%，数据集中于20.5-22.8nm
异常值 Depth 剔除<1000A或>1400A样本，结合四分位数筛选 异常率从12.5%降至0%，数据集中于1080-1320A
缺失值（随机） SOCremain 采用同工艺窗口中位数（721.8A）填充 缺失率从2.5%降至0%
缺失值（随机） SiNSWA 采用邻近样本线性插值填充 缺失率从7.5%降至0%
逻辑矛盾 脉冲参数 CW模式下占空比填充为100%，删除含非数值字符串的行 逻辑矛盾率从7.5%降至0%，字段均为数值型

6.2 清洗前后数据对比（核心字段分布变化）

  • TCD：清洗前呈双峰分布，清洗后单峰正态分布，标准差从5.64降至0.8；
  • Depth：清洗前跨度1543.3A，清洗后跨度240A，离散度显著降低；
  • 脉冲参数：清洗前3条样本“CW模式占空比80%”，清洗后均修正为100%，无逻辑冲突。

7. 特征工程

7.1 特征构建与衍生（基于差分思想）

（1）原始特征筛选与规整

保留35个核心原始特征，涵盖步骤级时间、压力、功率、气体流量，统一命名格式为“步骤_参数名_单位”，填充缺失值为0。

（2）差分特征构建

  • 样本间差分：两两样本对比，计算Δ参数（如ΔSiArc_CF4）、Δ指标（如ΔTCD）、变化数量（change_num）、样本间距离（distance）；
  • 集群内聚合：衍生高频变化参数、敏感参数标识、距离加权差值均值等聚合特征。

（3）特征列表（核心）

特征类型 特征名 来源（原始/衍生） 业务含义
原始核心特征 SiArc_ProcessTime_s 原始 SiArc步骤工艺时间
原始核心特征 DEP_SRFPower_W 原始 DEP步骤上射频功率
差分特征 ΔSiArc_CF4_sccm 衍生 CF4气体流量变化量
差分特征 ΔTCD_nm 衍生 顶部关键尺寸变化量
聚合特征 高频变化参数_TOP5 衍生 工艺调整中最常变动的核心参数
聚合特征 距离加权ΔDepth均值_A 衍生 深度变化的平均趋势

7.2 特征处理方法

  • 格式标准化：删除非数值字符串，修正逻辑矛盾，填充缺失值为0；
  • 筛选与降维：剔除低价值、冗余特征，过滤参数变化数量>2的异常对比；
  • 权重分配：基于距离的指数衰减权重，敏感特征额外加权1.2倍。

7.3 特征重要性评估（Top10）

排名 特征名 重要性得分（10分制） 核心依据
1 ΔSiArc_CF4_sccm 9.8 与ΔTCD相关性-0.58，变化频率最高（18%）
2 ΔSRFdown2_SRFPower_W 9.5 与ΔDepth相关性0.635，对深度影响最显著
3 高频变化参数_TOP5 9.2 聚合高频变化参数，信息密度高
4 ΔME3_Pressure_mT 8.8 与ΔDepth相关性0.6395，压力稳定性关键
5 change_num 8.5 与指标变化幅度正相关，反映工艺差异程度

8. 模型评估数据准备与评估方法

8.1 数据集划分与训练方式（留一法）

  • 划分逻辑：留一法交叉验证，单个样本为验证集，剩余31个为训练集，迭代32次；
  • 训练集：含原始+差分+聚合特征（68维），学习参数-指标关联规律；
  • 验证集：含原始+聚合特征（45维），模拟新Recipe预测场景。

8.2 核心评价指标（SC-MAP）

（1）指标定义

融合“符号一致性”与“数值接近度”，输出0-1分，分数越高预测效果越好，符号不一致时得分≤0.5。

（2）分数等级

SC-MAP分数区间 预测效果等级 核心特征
< 0.5 较差 符号一致性不足，无法反映工艺调整方向
0.5 ≤ 分数 < 0.6 中等 符号正确，数值偏差较大
≥ 0.6 优秀 符号与数值双优，贴合工艺规律

（3）AR工艺评估结果

表征指标 平均SC-MAP值 中位SC-MAP值 优秀样本占比（≥0.6） 参考RMSE值
TCD 0.83 0.93 90.6% 2.24
Depth 0.78 0.85 84.4% 35.6
SiNSWA 0.75 0.82 81.2% 0.35

（4）典型Recipe示例

  • 评估信息：C1292-G1-AR-R10#TCD#邻近阈值:14#SC-MAP值:0.83#中位SC-MAP值:0.93#rmse值:2.24#秩:18
  • 关联邻近Recipe：C1292-G1-AR-R18、C1292-G1-AR-R20等27个相似样本
  • 结果解读：TCD预测达优秀等级，方向与数值精度双优，模型对该类Recipe的预测可靠性高。

附录：参考资料

  1. 《AR fin cut工艺标准操作手册（2025版）》
  2. 历史Recipe数据库（含C1292-G1-AR-R10等核心样本）
  3. 《半导体干法刻蚀原理与应用》（机械工业出版社，2024）
  4. KLA-Tencor CD-SEM/TEM检测报告（2025.1-2025.6）

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