3D-реконструкция и моделирование профиля травления для эффекта «колеблющейся активной области» в производстве динамической оперативной памяти

Почему крошечные «колебания» важны для повседневных вычислений

Каждый раз, когда вы открываете приложение, смотрите видео или запускаете игру, ваше устройство опирается на ключевую технологию — DRAM, основную память в компьютерах и телефонах. По мере того как производители упаковывают больше битов в один кристалл, крошечные трёхмерные структуры, которые хранят и перемещают электрический заряд, должны быть вытравлены с чрезвычайной точностью. В этом исследовании учёные рассмотрели сложный дефект, получивший прозвище «колеблющаяся активная область», при котором ключевые элементы транзисторов в DRAM изгибаются и выпучиваются вместо того, чтобы оставаться прямыми. Понимание и контроль этой тонкой деформации помогут сделать будущие чипы памяти быстрыми, энергоэффективными и надёжными.

Проблема внутри памяти следующего поколения

Современные ячейки DRAM опираются на узкие, лопастеподобные области, называемые активными областями, которые служат «магистралью» для протекания заряда к крошечным конденсаторам, хранящим данные. Чтобы достичь огромной плотности, требуемой для современной электроники, производители формируют эти лопасти с помощью сложных многоступенчатых процессов. Однако при вырезании лопастей в кремнии плазменным травлением — когда поверхность бомбардируется энергичными частицами — их первоначально прямые формы могут искривляться, образуя плавные волнообразные или наклонные профили. Эти «колеблющиеся» лопасти снижают способность конденсаторов заряжаться и разряжаться и в конечном счёте могут подорвать надёжность целых массивов памяти. Эффект широко наблюдался в промышленности, но его точные физические причины оставались неясными.

Видеть полную 3D‑форму наносекундных лопастей

Традиционные методы визуализации, такие как сканирующая и просвечивающая электронная микроскопия, в основном дают плоские двухмерные снимки. Для сложных глубоких структур вроде активных областей DRAM это всё равно что судить о небоскрёбе по одному плану этажа. Команда использовала метод FIB‑SEM, который чередует срезание ультратонких слоёв материалом ионизированным пучком и съёмку каждого слоя с помощью электронного микроскопа. Сложив около 300 таких изображений и обработав их с помощью продвинутого ПО и сегментации на базе глубокого обучения, они восстановили полное трёхмерное изображение лопастей, вытравленных при одном наборе условий. Реконструкции показали, что эффект колебания усиливается с глубиной, а лопасти расширяются и сильнее изгибаются ближе к основанию, что подтверждает наводящие признаки, видимые в простых поперечных сечениях, но теперь отображённые в полном 3D.

Создание виртуальной лаборатории травления в компьютере

Хотя 3D‑реконструкция даёт подробную информацию, она медленная, разрушительная и непрактична для повторения при множестве технологических рецептов. Чтобы выяснить причины колебания и как им управлять, исследователи построили трёхмерную компьютерную модель процесса травления. С помощью метода Монте‑Карло они разбили материал на мелкие объёмные элементы и смоделировали потоки нейтральных частиц и ионов, сталкивающихся с поверхностью, реагирующих и удаляющих или осаждающих материал. Модель учитывала, как поток частиц, поверхностные реакции и отражения формируют эволюцию профиля лопасти во времени. Затем они провели виртуальные эксперименты, соответствующие лабораторным условиям, особенно сосредоточившись на трёх расходах кислорода в газовой смеси для травления: низком, среднем и высоком.

Как поток кислорода превращает прямые лопасти в волнистые

Моделирование тесно совпало с 3D‑реконструкциями. По мере увеличения потока кислорода лопасти становились более заострёнными и сильнее «колебались» вдоль своей высоты, так же как в реальных экспериментах. Модель выявила ключевой механизм: «эффект загрузки», при котором области с более широкими зазорами между лопастями получают больше реактивных частиц и образуют разное количество побочных продуктов на боковых стенках по сравнению с узкими участками. В использованной здесь бром-кислородной химии летучие соединения кремния с бромом и кислород‑зависимые поверхностные слои совместно определяют, как быстро происходит травление внизу и сколько защитной плёнки накапливается по бокам. Большее содержание кислорода способствует образованию более толстой боковой защиты и повторному осаждению, что в свою очередь усиливает поперечный рост и волнистость лопастей. Для количественной оценки команда определила простой «степень колебания», основанную на том, насколько ширина лопасти увеличивается по сравнению с её первоначальным размеченным размером; эта метрика последовательно росла с увеличением потока кислорода как в экспериментах, так и в симуляциях.

Ясный путь к более качественному производству памяти

Объединив высокоразрешающую 3D‑съёмку с тонко откалиброванной 3D‑моделью, исследование связывает давно наблюдавшийся промышленный дефект с конкретными управляемыми настройками процесса. Результаты показывают, что колеблющиеся активные области возникают не только из‑за дефектных масок на поверхности, но могут формироваться глубоко в процессе травления из-за взаимодействия газов, ионов и побочных продуктов в тесных наномасштабных пространствах. Было показано, что снижение потока кислорода в процессе травления уменьшает выраженность «колебаний», предлагая практическое руководство для производителей чипов, при этом отмечая трения и компромиссы, которые требует дальнейшее изучение. По сути, авторы предоставляют как диагностический набор инструментов, так и карту проектирования рецептов травления, которые помогают сохранять лопасти DRAM более прямыми — и обеспечивать стабильную работу наших повседневных цифровых устройств.

Цитирование: Hu, Z., Wen, J., Yang, C. et al. 3D reconstruction and etching profile simulation for wiggling active area effect in dynamic random access memory manufacturing. Commun Eng 5, 65 (2026). https://doi.org/10.1038/s44172-026-00626-3

Ключевые слова: Производство DRAM, плазменное травление, 3D-наноструктуры, моделирование технологического процесса, надежность полупроводников