การวิเคราะห์เชิงคุณภาพของสิ่งเจือปนในตัวทำละลายสำหรับการผลิตเซมิคอนดักเตอร์โดยใช้ msFineAnalysis AI

บริษัท

ความน่าเชื่อถือของอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์นั้นพิจารณาจากระดับความสะอาดของเวเฟอร์ซิลิคอน ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องป้องกันการปนเปื้อนจากสิ่งสกปรกในน้ำยาทำความสะอาด ในการประมวลผลสารละลายทำความสะอาดให้อยู่ในระดับบริสุทธิ์พิเศษ การระบุองค์ประกอบทางเคมีของสิ่งเจือปนที่จะกำจัดออกเป็นสิ่งสำคัญ เพื่อจุดประสงค์นี้ มีการใช้แก๊สโครมาโตกราฟี-แมสสเปกโตรมิเตอร์ (GC-MS) กันอย่างแพร่หลาย
เมื่อเร็วๆ นี้ เทคนิคที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์เชิงคุณภาพมีความซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ รวมถึงการวิเคราะห์มวลที่แน่นอนโดยใช้แมสสเปกโตรมิเตอร์ความละเอียดสูง GC (GC-HRMS) ฐานข้อมูล NIST ของสเปกตรัมมวลอิเล็กตรอนไอออไนเซชัน (EI) และการวิเคราะห์ไอออนโมเลกุลโดยใช้ไอออนไนซ์แบบอ่อน (SI) ในขณะเดียวกัน ข้อมูลที่ได้มาจากการวิเคราะห์มวลที่แน่นอนนั้นมีปริมาณมหาศาล โดยต้องใช้ความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ข้อมูล MS และต้องใช้เวลาในการตีความเป็นจำนวนมาก
ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ล่าสุดของ JEOL นั่นคือ msFineAnalysis AI ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้การวิเคราะห์ที่รวดเร็วของข้อมูล GC-HRMS ที่ได้มาโดยทั้ง EI และ SI กำหนดสูตรทางเคมี และทำนายโครงสร้างทางเคมี ในงานนี้ เราใช้ msFineAnalysis AI เพื่อระบุสิ่งเจือปนใน 2-methoxy-1-methylethyl acetate (PGMEA) ซึ่งเป็นสารละลายทำความสะอาดสำหรับพื้นผิวแผ่นเวเฟอร์

การวัด

ใช้ PGMEA เชิงพาณิชย์ (≥99.5%) เป็นตัวอย่าง เนื่องจากคอลัมน์ GC มีการใช้ Rtx-BAC PLUS1 เนื่องจากคาดว่าสิ่งเจือปนจะมีขั้วสูง เช่นเดียวกับ PGMEA EI และ FI (Field Ionization) ถูกนำมาใช้เป็นวิธีการไอออไนซ์ msFineAnalysis AI ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้มาในเวลาต่อมา ตารางที่ 1 แสดงเงื่อนไขการวัด

ผลลัพธ์และการสนทนา

รูปที่ 1 แสดงโครมาโตกราฟีกระแสไอออนทั้งหมด (TICC) ของ EI และ FI นอกเหนือจากอากาศและ PGMEA แล้ว ยังตรวจพบส่วนประกอบทั้งหมด 12 ชิ้นซึ่งถือเป็นสิ่งเจือปน ส่วนประกอบเหล่านี้นอกเหนือจากอากาศและน้ำได้รับการตรวจสอบทั้งใน EI และ FI TICC สำหรับส่วนประกอบบางส่วน สูตรที่ทำนายจากไอออนของโมเลกุลไม่สอดคล้องกับผลลัพธ์ของการค้นหาฐานข้อมูล NIST
อย่างไรก็ตาม msFineAnalysis AI มีฐานข้อมูล AI ของสเปกตรัมมวล EI ที่ประมาณจากโครงสร้างทางเคมี นอกเหนือจากฐานข้อมูล NIST เมื่อตรวจสอบส่วนประกอบเหล่านี้กับฐานข้อมูล AI พบว่าเป็นสารประกอบซึ่งมีข้อตกลงที่ดีกับรูปแบบไอออนของชิ้นส่วน และมีสูตรทางเคมีที่ทำนายโดยไอออนของโมเลกุล
โมเลกุลของน้ำซึ่งสามารถผสมกับ PGMEA ได้อย่างง่ายดาย เช่นเดียวกับ 1-methoxypropan-2-ol[1] ซึ่งใช้เป็นวัตถุดิบสังเคราะห์สำหรับ PGMEA ถูกระบุว่าเป็นสิ่งเจือปน
2-methoxypropyl acetate ซึ่งเป็นไอโซเมอร์โครงสร้างของ PGMEA ก็ถูกระบุว่าเป็นสิ่งเจือปนเช่นกัน

ตารางที่ 1. เงื่อนไขการวัด

รูป 1. EI และ FI TICC ของ PGMEA

รูปที่ 2 สเปกตรัมมวล EI และ FI ของส่วนประกอบที่เวลาคงอยู่ 6.61 นาที
บน: EI, ล่าง: FI

รูปที่ 2 และ 3 ตามลำดับแสดงสเปกตรัมมวลและโครงสร้างทางเคมีที่ทำนายของจุดสูงสุดที่ทำเครื่องหมายไว้ ▼ ในรูปที่ 1 ซึ่งตรวจพบที่เวลาคงอยู่ 6.61 นาที
ไม่พบไอออนของโมเลกุลในสเปกตรัมมวล EI ในรูปที่ 2 ตรวจพบไอออนโมเลกุลของส่วนประกอบนี้ในสเปกตรัมมวล FI ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการใช้ไอออนไนซ์แบบอ่อนเช่นกัน มวลที่แน่นอนของไอออนโมเลกุลที่ตรวจพบแนะนำ C8H18O3 เป็นสูตรทางเคมี การค้นหาสเปกตรัมมวล EI จากฐานข้อมูล NIST ไม่ได้ส่งผลให้สารประกอบใดๆ ที่มีความคล้ายคลึงกันตั้งแต่ 750 ขึ้นไป
อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์โครงสร้างของ AI ในรูปที่ 3 ส่งผลให้เกิด 3-(3-hydroxybutan-2-yloxy)butan-2-ol ซึ่งมีสูตรทางเคมีเป็น C8H18O3 และยังแสดงให้เห็นข้อตกลงที่ดีระหว่างรูปแบบชิ้นส่วน EI ที่วัดได้กับ AI ที่คาดการณ์ไว้

รูป 3. อีไอ และสเปกตรัมมวล FI ของส่วนประกอบด้วยระยะเวลาเก็บรักษา 6.61 นาที

ฤดูร้อน

ผลลัพธ์ของงานนี้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของ msFineAnalysis AI เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังและมีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ ประหยัดเวลาและแรงงานในการกำหนดสูตรเคมีและการทำนายโครงสร้างทางเคมี นอกเหนือจากการวิเคราะห์เชิงคุณภาพของสิ่งเจือปนในตัวทำละลายอินทรีย์รวมถึง PGMEA แล้ว ระบบ GC-HRMS พร้อม msFineAnalysis คาดว่าจะมีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์เชิงคุณภาพของสิ่งปนเปื้อนอินทรีย์บนพื้นผิวเซมิคอนดักเตอร์โดยการตรวจสอบสารละลายทดสอบ ROSE ก่อนและหลังการทำความสะอาดอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์

อ้างอิง

(1) อารีฟ ฮุสเซน, ยูส โดนัลด์ ชาเนียโก, อัมจาด ริอาซ, มูนยอง ลี, วิศวกรรมศาสตร์ ภาษาอังกฤษ เคมี. ความละเอียด 2019, 58, 6, 2246−2257.
ดอย: 10.1021/acs.iecr.8b04052

PDF (492 KB)