热丝CVD约束空间沉积模型示意图
化学气相沉积(CVD)技术从萌芽到成为半导体等众多领域的核心工艺,其发展历程见证了材料科学与工程技术的不断突破。这一技术的演进,始终围绕着满足更高性能材料制备需求、攻克工艺难题、拓展应用边界的目标展开。
一、早期探索与基础奠定(20 世纪初 - 20 世纪 60 年代)
CVD 技术的思想雏形可追溯至 20 世纪初,当时科学家们开始探索利用气态物质通过化学反应在基底表面形成固态薄膜的可能性。但受限于当时的材料需求和技术条件,发展较为缓慢。
20 世纪 50 年代,随着半导体行业的兴起,对高质量薄膜材料的需求逐渐凸显,CVD 技术迎来了发展契机。这一时期,常压化学气相沉积(APCVD)率先被开发出来。APCVD 利用高温下气态反应物在常压环境中直接发生化学反应,在基底表面沉积薄膜,其设备相对简单,沉积速率快,能够满足当时对大面积薄膜沉积的需求,常用于制备二氧化硅和氮化硅薄膜,为早期半导体器件的制造提供了基础工艺支持 ,也标志着 CVD 技术正式进入实用化阶段。
APCVD工艺介绍
来源:网络公开资料
二、技术分化与性能提升(20 世纪 60 年代 - 20 世纪 90 年代)
进入 20 世纪 60 年代,随着半导体器件集成度的提高,对薄膜的均匀性、致密性和台阶覆盖能力提出了更高要求,传统的 APCVD 已难以满足需求。在此背景下,低压化学气相沉积(LPCVD)技术应运而生。LPCVD 通过降低反应腔室压力(通常在 1 - 10 Torr 之间),显著改善了气态反应物的扩散和混合效果,使气体分子能够更均匀地分布在腔室中,从而实现了更均匀、致密的薄膜沉积,其制备的薄膜在台阶覆盖能力上也有了大幅提升。LPCVD 广泛应用于制备多晶硅、氮化硅和二氧化硅等薄膜,尤其在集成电路的栅极绝缘层和层间介质层等关键部位的薄膜制备中发挥了重要作用,推动了半导体芯片制造向更高集成度发展。
LPCVD示意图
来源:网络公开资料
20 世纪 70 年代末至 80 年代,随着电子器件向小型化、轻量化方向发展,对温度敏感材料的应用逐渐增多,这促使等离子增强化学气相沉积(PECVD)技术的诞生。PECVD 引入等离子体技术,通过在反应腔室中施加电场使气态反应物电离形成等离子体,等离子体中的高能离子和自由基大幅降低了反应所需温度(通常低于 400℃),满足了对温度敏感材料和器件的薄膜沉积需求。同时,等离子体增强了化学反应活性,提高了沉积速率,并且可以实现对薄膜成分和结构的精确控制。PECVD 在半导体制造、平板显示和太阳能电池等领域得到广泛应用,例如用于制备氮化硅钝化层、氧化硅绝缘层以及非晶硅薄膜等 ,进一步拓宽了 CVD 技术的应用范围。
PECVD
来源:网络公开资料
卷对卷电浆辅助化学气相沉积系统(PECVD)
来源:厦门毅睿科技官网
同一时期,为了实现原子层级的精确薄膜生长,原子层沉积(ALD)技术也开始萌芽。ALD 基于自限制化学反应原理,将反应过程分解为多个独立的、自限制的半反应步骤,通过气态反应物交替通入反应腔室,每次仅在基底表面发生单层化学反应,随后通过惰性气体吹扫去除未反应的气体和副产物,实现了原子级别的薄膜厚度精确控制和优异的均匀性、保形性 ,为先进半导体制造中关键薄膜的制备提供了新的技术路径。
三、工艺革新与应用拓展(20 世纪 90 年代 - 至今)
20 世纪 90 年代后,随着半导体芯片制程向深亚微米、纳米级不断推进,以及新材料、新器件的不断涌现,CVD 技术面临着更高的挑战和机遇,进入了快速革新与广泛应用阶段。
在半导体芯片制造领域,为了满足先进制程对薄膜质量和精度的极致要求,ALD 技术不断优化和完善,成为制备高介电常数(High-k)栅极绝缘层、金属电极层以及扩散阻挡层等关键薄膜的核心工艺。例如,在 7nm 及以下先进制程芯片中,ALD 制备的 HfO₂等高介电常数材料有效降低了栅极漏电流,提升了晶体管性能 。同时,金属有机化学气相沉积(MOCVD)技术在化合物半导体材料生长方面取得重大突破,通过使用金属有机化合物作为气态反应物,能够精确控制材料的成分和结构,成功应用于生长砷化镓(GaAs)、氮化镓(GaN)等化合物半导体材料,推动了高频通信、功率器件和光电器件等领域的发展。
微波等离子体辅助原子层沉积系统(MPALD)
来源:厦门毅睿科技官网
此外,随着二维材料、量子材料等新型材料的兴起,CVD 技术在探索这些材料的生长工艺方面发挥了重要作用。例如,通过 CVD 技术在基底上成功生长出石墨烯、二硫化钼等二维材料,为未来高性能电子器件和柔性电子器件的发展提供了可能 。同时,CVD 技术与其他工艺(如物理气相沉积、光刻等)的协同创新也不断加强,通过多种技术的优势互补,进一步提升了材料制备和器件制造的水平。
在工艺创新方面,科研人员不断开发新型的 CVD 设备和工艺参数控制方法,结合人工智能和机器学习技术实现工艺参数的智能优化和实时监控,提高了 CVD 工艺的稳定性、效率和自动化程度 。未来,随着半导体芯片向更先进制程发展,以及对新材料、新器件需求的持续增长,CVD 技术将继续在材料科学与工程领域发挥关键作用,不断实现技术突破和应用拓展。
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