Mechanisms of methyl group elimination from low-k dielectric surfaces by plasma of various composition

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Low-k dielectrics are applied as interlayer isolators between metallic (cuprum) interconnects in very large integrated circuits. Diffusion of Cu atoms can lead to their degradation, and the most efficient way to solve this problem is the fabrication of ultra-thin metal barrier layers. However, this process is complicated by the non-flatness of low-k surface and the presence of hydrophobic CH3-groups preventing the metal deposition. Therefore, before the barrier coating it is necessary to perform preliminary surface fuctionalization aimed at removing methyl groups. In this work the dynamic density functional theory-based simulation of radical and ion irradiation of low-k surface for plasma of various composition (noble gases, molecular nitrogen and oxygen) was carried out to study the mechanisms of methyl group removal. The results obtained showed the possibility of this process for low-energy range (10–15 eV) of incident particles. In this work the detailed analysis of the calculated trajectories is presented, the interactions of CH3-groups with noble gas atoms (Ne, He) and with more chemically active N and O atoms were compared, the peculiarities of methyl group removal under molecule and molecular ion irradiation were described.

About the authors

A. A. Sycheva

Skobeltsyn Institute of Nuclear Physics, Lomonosov Moscow State University

Moscow, 119991 Russia

A. A. Solovykh

Skobeltsyn Institute of Nuclear Physics, Lomonosov Moscow State University; Lomonosov Moscow State University

Email: solovykh.aa19@physics.msu.ru
Moscow, 119991 Russia; Moscow, 119991 Russia

E. N. Voronina

Skobeltsyn Institute of Nuclear Physics, Lomonosov Moscow State University; Lomonosov Moscow State University

Moscow, 119991 Russia; Moscow, 119991 Russia

References

  1. Baklanov M.R., Ho P.S., Zschech E. Advanced Interconnects for ULSI Technology. Wiley & Sons, 2012. 596 p.
  2. Jenkins M., Austin D.Z., Conley J.F., Fan J., de Groot C.H., Jiang L., Fan Ye, Ali R., Ghosh G., Orlowski M. // ECS J. Solid State Sci. Technol. 2019. V. 8. P. 159. https://www.doi.org/10.1149/2.0161910jss
  3. Volksen W., Miller R.D., Dubois G. // Chem. Rev. 2010. V. 110. P. 56. https://www.doi.org/10.1021/cr9002819
  4. Baklanov M.R., de Marneffe J.-F., Shamiryan D., Urbanowicz A.M., Shi H., Rakhimova T.V., Huang H., Ho P.S. // J. Appl. Phys. 2013. V. 113. P. 041101. https://www.doi.org/10.1063/1.4765297
  5. Rakhimova T.V., Lopaev D.V., Mankelevich Yu.A., Kurchikov K.A., Zyryanov S.M., Palov A.P., Proshina O.V., Maslakov K.I., Baklanov M.R. // J. Phys. D. 2015. V. 48. P. 175204. https://www.doi.org/10.1088/0022-3727/48/17/175204
  6. Braginsky O.V., Kovalev A.S., Lopaev D.V., Malykhin E.M., Mankelevich Yu.A., Rakhimova T.V., Rakhimov A.T., Vasilieva A.N., Zyryanov S.M., Baklanov M.R. // J. Appl. Phys. 2010. V. 108. P. 073303. https://www.doi.org/10.1063/1.3486084
  7. Yamamoto H., Takeda K., Ishikawa K., Ito M., Sekine M., Hori M., Kaminatsui T., Hayashi H., Sakai I., Ohiwa T. // J. Appl. Phys. 2011. V. 109. P. 084112. https://www.doi.org/10.1063/1.3562161
  8. Matsunaga N., Okumura H., Jinnai B., Samukawa S. // Jpn. J. Appl. Phys. 2010. V. 49. https://www.doi.org/10.1143/JJAP.49.04DB06
  9. Kunnen E., Baklanov M.R., Franquet A., Shamiryan D., Rakhimova T.V., Urbanowicz A.M., Struyf H., Boullart W. // J. Vac. Sci. Technol. B. 2010. V. 28. № 3. P. 450. https://www.doi.org/10.1116/1.3372838
  10. Sycheva A.A., Voronina E.N., Rakhimova T.V., Rakhimov A.T. // Appl. Surf. Sci. 2019. V. 475. P. 1021. https://www.doi.org/10.1016/j.apsusc.2019.01.078
  11. Xu H., Hu Zh.-J., Qu X.-P., Wan H., Yan Sh.-S., Li M., Chen Sh.-M., Zhao Y.-H., Zhang J., Baklanov M.R. // Appl. Surf. Sci. 2019. V. 498. P. 143887. https://www.doi.org/10.1016/j.apsusc.2019.143887
  12. Lionti K., Volksen W., Magbitang T., Darnon M., Dubois G. // ECS J. Solid State Sci. Technol. 2014. V. 4. P. 3071. https://www.doi.org/10.1149/2.0081501jss
  13. Walton S.G., Hernández S.C., Boris D.R., Petrova Tz.B., Petrov G.M. // J. Phys. D: Appl. Phys. 2017. V. 50. P. 354001. https://www.doi.org/10.1088/1361-6463/aa7d12
  14. Palov A.P., Proshina O.V., Rakhimova T.V., Rakhimov A.T., Voronina E.N. // Plasma Process. Polym. 2021. V. 18. P. 2100007. https://www.doi.org/10.1002/ppap.202100007
  15. Voronina E.N., Sycheva A.A., Solovykh A.A., Proshina O.V., Rakhimova T.V., Palov A.P., Rakhimov A.T. // J. Vac. Sci. Technol. B. 2022. V. 40. P. 062203. https://www.doi.org/10.1116/6.0002006
  16. Jensen F. Introduction to Computational Chemistry. Wiley & Sons, 2007. 620. p.
  17. Кон В., Попл Дж.А. // Усп. физ. наук. 2002. Т. 172. С. 335. https://www.doi.org/10.3367/UFNr.0172.200203d.0335
  18. Rakhimova T.V., Braginsky O.V., Ivanov V.V., Kovalev A.S., Lopaev D.V., Mankelevich Yu.A. // IEEE Trans. Plasma Sci. 2007. V. 35. P. 1229. https://www.doi.org/10.1109/TPS.2007.905201
  19. Kovalev A.S., Kurchikov K.A., Proshina O.V., Rakhimova T.V., Vasilieva A.N., Voloshin D.G. // Phys. Plasmas. 2019. V. 26. P. 123501. https://www.doi.org/10.1063/1.5123989
  20. Kresse G., Joubert D. // Phys. Rev. B. 1999. V. 59. P. 1758. https://www.doi.org/10.1103/PhysRevB.59.1758
  21. Perdew J.P., Ruzsinszky A., Tao J. // J. Chem. Phys. 2005. V. 123. P. 062201. https://www.doi.org/10.1063/1.1904565
  22. Kresse G., Furthmüller J. // Phys. Rev. B. 1996. V. 54. P. 11169. https://www.doi.org/10.1103/PhysRevB.54.11169
  23. Blöchl P.E. // Phys. Rev. B. 1994. V. 50. P. 17953. https://www.doi.org/10.1103/PhysRevB.50.17953
  24. Chaudhari M., Du J. // J. Vac. Sci. Technol. A. 2011. V. 29. P. 031303. https://www.doi.org/10.1116/1.3568963
  25. Rimsza J.M., Kelber J.A., Du J. // J. Phys. D: Appl. Phys. 2014. V. 47. P. 335204. https://www.doi.org/10.1088/0022-3727/47/33/ 335204
  26. Kazi H., Rimsza J., Du J. // J. Vac. Sci. Technol. A. 2014. V. 32. P. 051301. https://www.doi.org/10.1116/1.4890119
  27. Соловых А.А., Сычева А.А., Воронина Е.Н. // Письма в ЖТФ. 2022. Т. 48. С. 19. https://www.doi.org/10.21883/PJTF.2022.07.52286. 19085
  28. Voevodin V.V., Antonov A.S., Nikitenko D.A., Shvets P.A., Sobolev S.I., Sidorov I.Yu., Stefanov K.S., Voevodin V.V., Zhumatiy S.A. // Supercomput. Front. Innovations. 2019. V. 6. P. 4. https://www.doi.org/10.14529/jsfi190201
  29. Humphrey W., Dalke A., Schulten K. // J. Mol. Graphics. 1996. V. 14. P. 33. https://www.doi.org/10.1016/0263-7855(96)00018-5
  30. Darwent B. // Nat. Stand. Ref. Data Ser. NSRDS-NBS 31. Nat. Bur. Stand. 1970. P. 52. https://www.doi.org/10.6028/NBS.NSRDS.31
  31. Соловых А.А., Сычева А.А., Воронина Е.Н. // Поверхность. Рентген., синхротр. и нейтрон. исслед. 2023. № 2. С. 63. https://www.doi.org/10.1134/S1027451023010391
  32. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Теоретическая физика: Т. 1. Механика. М.: Наука. 1988, 224. с.
  33. Balucani N. // Chem. Soc. Rev. 2012. V. 41. Iss. 16. P. 5473. https://www.doi.org/10.1039/c2cs35113g
  34. Voronina E.N., Mankelevich Yu.A., Rakhimova T.V., Lopaev D.V. // J. Vacuum Sci. Technol. A. 2019. V. 37. Iss. 6. P. 061304. https://www.doi.org/10.1116/1.5122655
  35. Balucani N., Bergeat A., Cartechini L., Volpi G.G., Casavecchia P., Skouteris D., Rosi M. // J. Phys. Chem. A. 2009. V. 113. Iss. 42. P. 11138. https://www.doi.org/10.1021/jp904302g
  36. Lopaev D.V., Zyryanov S.M., Zotovich A.I., Rakhimova T.V., Mankelevich Yu.A., Voronina E.N. // J. Physics D. Appl. Phys. 2020. V. 53. P. 175203. https://www.doi.org/10.1088/1361-6463/ab6e99
  37. Tait K.S., Kolb C.E., Baum H.R. // J. Chem. Phys. 1973. V. 59. Iss. 6. P. 3128. https://www.doi.org/10.1063/1.1680454
  38. Герцберг Г. Спектры и строение двухатомных молекул. Москва: Изд-во иностр. лит. 1949. 404. с.
  39. Sadeghi N., Foissac C., Supiot P. // J. Phys. D Appl. Phys. 2001. V. 34. P. 1779. https://www.doi.org/10.1088/0022-3727/34/12/304

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».