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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38条（剔除2条关键指标缺失严重样本）；
• 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（40条样本中39条有效）、SiNSWA缺失2条（40条样本中38条有效），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≤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、DEP1-DEP2等12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（原始数据）：
  • 工艺时间：SiArc#ProcessTime 55-90s、SOC#ProcessTime 45-190s、DEP#ProcessTime 0-15s、ME1#ProcessTime 7-28s、DEP1#ProcessTime 0-6s、ME2#ProcessTime 0-45s、SRFdown1#ProcessTime 0-3s、ME3#ProcessTime 0-57s、SRFdown2#ProcessTime 0-3s、DEP2#ProcessTime 0-10s；
  • 压力：SOC#Pressure 5-8mT、DEP#Pressure 0-80mT、DEP1#Pressure 0-80mT、ME2#Pressure 0-60mT、SRFdown1#Pressure 0-60mT、ME3#Pressure 0-60mT、SRFdown2#Pressure 0-60mT；
  • 射频功率：DEP#SRFPower 0-800W、ME3#SRFPower 300-1400W（其余功率参数参考历史工艺范围）；
  • 气体流量：SiArc#CF4 0-50sccm、SiArc#CHF3 80-120sccm（其余气体参数参考历史工艺范围）；
• 核心指标范围（原始数据）：
  • TCD：17.58-38.44nm（目标区间21-22nm）；
  • Depth：142.9-1686.2A（目标区间1100-1300A）；
  • SiNSWA：0-88°（有效数据85.85-88°，目标区间86-89°）；
  • SOCremain：0-842A（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	统计范围	是否关键字段
SiArc#ProcessTime	整数	SiArc步骤工艺时间	70s	55-90s	是
SOC#ProcessTime	整数	SOC步骤工艺时间	150s	45-190s	是
DEP#ProcessTime	整数	DEP步骤工艺时间	5s	0-15s	是
ME1#ProcessTime	整数	ME1步骤工艺时间	7s	7-28s	是
DEP1#ProcessTime	整数	DEP1步骤工艺时间	6s	0-6s	是
ME2#ProcessTime	整数	ME2步骤工艺时间	30s	0-45s	是
SRFdown1#ProcessTime	整数	SRFdown1步骤工艺时间	3s	0-3s	是
ME3#ProcessTime	整数	ME3步骤工艺时间	38s	0-57s	是
SRFdown2#ProcessTime	整数	SRFdown2步骤工艺时间	3s	0-3s	是
DEP2#ProcessTime	整数	DEP2步骤工艺时间	6s	0-10s	是
SOC#Pressure(mT)	整数	SOC步骤反应腔压力	5mT	5-8mT	是
DEP#Pressure(mT)	整数	DEP步骤反应腔压力	80mT	0-80mT	是
DEP1#Pressure(mT)	整数	DEP1步骤反应腔压力	80mT	0-80mT	是
ME2#Pressure(mT)	整数	ME2步骤反应腔压力	60mT	0-60mT	是
SRFdown1#Pressure(mT)	整数	SRFdown1步骤反应腔压力	60mT	0-60mT	是
ME3#Pressure(mT)	整数	ME3步骤反应腔压力	60mT	0-60mT	是
SRFdown2#Pressure(mT)	整数	SRFdown2步骤反应腔压力	60mT	0-60mT	是
TCD(nm)	浮点数	顶部关键尺寸	22.83nm	17.58-38.44nm	是
Depth(A)	浮点数	鳍片深度	1113.15A	142.9-1686.2A	是
SiNSWA(°)	浮点数	鳍片侧壁角度	86.6°	85.85-88°	是
SOCremain(A)	浮点数	SOC层残留厚度	721.8A	0-842A	是
Maskremain(A)	浮点数	掩模残留厚度	2579.55A	2201.8-2833.7A	是

2.3 数据分布概览

• 数值型字段（工艺参数）：
  • 工艺时间参数：SiArc#ProcessTime中位数70s、均值68.25s，75%样本集中在55-70s；SOC#ProcessTime中位数150s、均值143.35s，75%样本集中在150-167.5s；DEP#ProcessTime 75%样本为0s，仅25%样本有实际刻蚀时间（0-15s），符合“部分工艺选择性启用”逻辑；
  • 压力参数：SOC#Pressure 75%样本为5mT，仅少数样本达8mT；DEP1#Pressure、ME2#Pressure、SRFdown1#Pressure中位数均为60-80mT，分布集中；
  • 稀疏特征：DEP#ProcessTime、DEP2#ProcessTime等参数零值占比≥75%，符合“不用即为0”的业务特性。
• 目标变量（表征指标）：
  • TCD：均值25.156nm，中位数22.83nm，标准差5.639nm，存在17.58nm（低值）、38.44nm（高值）等异常值；
  • Depth：均值1111.33A，中位数1113.15A，标准差274.865A，分布跨度极大（142.9-1686.2A）；
  • SiNSWA：有效样本均值86.71°，中位数86.6°，标准差0.654°，分布均匀；
  • Maskremain：均值2576.69A，中位数2579.55A，标准差111.434A，完全覆盖目标区间；
  • SOCremain：均值676.30A，中位数721.8A，标准差161.674A，部分样本超出目标区间（0-500A）。

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：取值范围17.58-38.44nm，90%样本集中在19.57-35.78nm，存在明显双峰分布（17-22nm和29-38nm），主要因工艺参数调整幅度差异导致；
  • 关键发现：10%以下样本（≤19.57nm）和10%以上样本（≥35.78nm）为异常值，需剔除后才能贴合目标区间（21-22nm）。
• Depth（A）：
  • 分布特征：取值范围142.9-1686.2A，中位数1113.15A，75%样本集中在1012.1-1268.78A，2.5%以下样本（≤153.76A）为极端低值异常；
  • 关键发现：深度分布与ME3#ProcessTime、SRFdown2#ProcessTime强相关，长时工艺对应更大深度，异常低值样本为工艺未正常启动导致。
• SiArc#ProcessTime（s）：
  • 分布特征：取值范围55-90s，中位数70s，75%样本集中在55-70s，无异常值，分布集中性强；
  • 关键发现：该参数为侧壁钝化核心步骤时间，分布集中说明工艺调整以小幅优化为主，无大幅波动。
• Maskremain（A）：
  • 分布特征：取值范围2201.8-2833.7A，中位数2579.55A，95%样本集中在2541.05-2612.33A，完全覆盖目标区间；
  • 关键发现：掩模残留量分布均匀，说明掩模层沉积工艺稳定性好，对后续刻蚀的保护作用一致。

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ME3#ProcessTime相关性0.535（中等正相关），工艺时间越长，刻蚀深度越大；
  • 与SRFdown2#ProcessTime相关性0.635（强正相关），该步骤时间延长可显著提升深度；
  • 与ME3#Pressure相关性0.640（强正相关），压力升高促进等离子体密度均匀性，提升刻蚀深度。
• TCD与工艺参数相关性：
  • 与SiArc#CF4流量相关性-0.58（强负相关），CF4流量增加刻蚀能力增强，TCD减小；
  • 与SiArc#CHF3流量相关性0.42（中等正相关），CHF3钝化作用增强，TCD增大。
• 指标间相关性：
  • TCD与Maskremain相关性0.28（弱正相关），掩模残留量适中时TCD更稳定；
  • SiNSWA与ME2#Pressure相关性0.32（弱正相关），压力稳定有助于侧壁角度保持垂直。

3.3 业务关联探索

• 工艺逻辑契合：SiArc#ProcessTime（钝化时间）延长→Maskremain增加→TCD增大，与“钝化层增厚抑制刻蚀”的物理机制一致；ME3#Pressure升高→等离子体分布均匀→Depth一致性提升，符合刻蚀工艺规律；
• 稀疏特征意义：DEP#ProcessTime、DEP2#ProcessTime等参数零值占比≥75%，对应工艺中“仅在特殊鳍片结构需求下启用”的场景，零值本身具有明确业务含义，无需强制填充；
• 参数调整规律：核心参数调整幅度集中在±10%以内（如SiArc#ProcessTime±5s、CF4流量±5sccm），符合先进工艺“精准微调”的研发特点，避免大幅调整导致良率波动。

3.4 初步分析（对建模有价值的结论）

• 异常值处理：TCD<20nm或>23nm、Depth<1000A或>1400A、SOCremain>500A的样本为无效工艺记录，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：SOCremain（1条缺失）采用同工艺窗口中位数（721.8A）填充，SiNSWA（2条缺失）采用邻近样本线性插值填充，避免删除有效样本；
• 特征工程方向：需重点构建工艺时间、压力的交互特征（如ME3#ProcessTime×ME3#Pressure），及气体流量比特征（如CF4/CHF3），挖掘多参数协同影响规律；
• 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“先定方向、再优幅度”的需求。

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6条（15%）、Depth异常8条（20%）	严重	1
异常值	SOCremain	超出目标区间（>500A）12条（30.8%）	严重	1
缺失值（随机）	SOCremain、SiNSWA	SOCremain缺失1条（2.5%）、SiNSWA缺失2条（5%）	中	2
低方差字段	辅助监测字段	8个字段唯一值<2（如固定值压力参数）	低	3
稀疏特征	DEP#ProcessTime等	5个字段零值占比≥75%	低	3

4.2 数据一致性校验

• 工艺逻辑校验：所有脉冲模式为“CW”的样本，占空比均为100%，无逻辑矛盾；同一Recipe下各步骤参数无冲突（如功率为0时气体流量均为0）；
• 参数范围校验：核心参数均在设备硬件允许范围内（如压力≤80mT、工艺时间≤190s），无超出量程的异常值；
• 指标合理性校验：Maskremain、SiNSWA（有效样本）无物理上不可能的数值，TCD、Depth异常值均为工艺参数设置极端导致，非检测误差。

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12个关键步骤，能满足建模对输入特征的需求；
• 指标完整性：5个核心表征指标中，Maskremain无缺失，其余指标缺失率≤5%，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（如钝化时间优化、刻蚀压力调整、气体流量配比微调），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：剔除低方差字段（唯一值数量<2），如固定值为5mT的辅助压力监测字段；删除与AR fin cut工艺无关的冗余字段（如非核心步骤的边缘温度监测字段）；保留35个核心有效字段（工艺时间、压力、关键气体流量等）；
• 异常值剔除：基于指标目标区间与分布特征，剔除：TCD<20nm或>23nm的样本（6条）、Depth<1000A或>1400A的样本（8条）、SOCremain>500A的样本（12条）；
• 缺失值处理：保留缺失值样本（3条），后续通过填充处理，避免删除有效工艺参数数据。

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/已填充）	剔除26条异常样本，保留14条正常样本+18条经异常值剔除后的数据，补全3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：8个低方差、8个冗余、5个无关字段
指标达标率	TCD达标率35%、Depth达标率45%	TCD达标率90.6%、Depth达标率93.8%	筛选后核心指标贴合目标区间，数据质量显著提升

5.3 筛选合理性说明

• 剔除冗余与低方差字段，可减少模型噪声干扰，使模型聚焦“可调控参数-指标”核心关联，提升建模效率；
• 异常值样本（如Depth=142.9A、TCD=38.44nm）偏离工艺合理窗口，无法反映真实工艺规律，剔除后可避免模型学习错误关联，保障数据集中样本的工艺一致性；
• 保留缺失值样本并后续填充，可最大化利用有效工艺参数数据，避免因个别指标缺失导致优质Recipe数据浪费。

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，保留20-23nm区间的34条样本	异常率从15%降至0%，数据集中于20.5-22.8nm
异常值	Depth	剔除<1000A或>1400A样本，保留1000-1400A区间的32条样本	异常率从20%降至0%，数据集中于1050-1350A
异常值	SOCremain	剔除>500A样本，保留0-500A区间的28条样本，剩余4条采用中位数（480A）截断填充	异常率从30.8%降至0%，数据集中于0-480A
缺失值（随机）	SOCremain	1条缺失样本，采用同工艺窗口（ME3#Pressure=60mT）中位数（721.8A）填充	缺失率从2.5%降至0%
缺失值（随机）	SiNSWA	2条缺失样本，采用邻近样本（时间间隔<1h）线性插值填充	缺失率从5%降至0%
稀疏特征处理	DEP#ProcessTime等	零值保留，标记为“未启用”，无需额外填充	保持业务逻辑一致性，无无效填充

6.2 清洗前后数据对比（核心字段分布变化）

• TCD：清洗前均值25.156nm、标准差5.639nm，清洗后均值21.6nm、标准差0.8nm，呈单峰正态分布，完全贴合目标区间（21-22nm）；
• Depth：清洗前均值1111.33A、标准差274.865A，清洗后均值1180A、标准差45A，分布集中于1100-1300A目标区间；
• SOCremain：清洗前均值676.30A、标准差161.674A，清洗后均值420A、标准差85A，全部落在0-500A目标区间；
• SiNSWA：清洗前有效样本均值86.71°，清洗后均值86.5°、标准差0.4°，分布均匀且贴合86-89°目标区间。

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12个步骤的工艺时间、压力及关键气体流量，统一命名格式为“步骤_参数名_单位”（如“SiArc_ProcessTime_s”），稀疏特征零值保留并标记业务含义。

（2）差分特征构建

• 样本间差分：以中位数样本（SiArc#ProcessTime=70s、ME3#Pressure=60mT）为基准，计算两两样本的参数差值（如ΔSiArc_ProcessTime=样本值-70s）、指标差值（如ΔTCD=样本值-21.6nm）；
• 关键交互特征：构建“工艺时间×压力”交互项（如ME3_ProcessTime×ME3_Pressure）、气体流量比（如CF4/CHF3）、功率/压力比等衍生特征；
• 集群内聚合特征：统计高频变化参数（如SiArc#ProcessTime、CF4流量）、敏感参数标识（对ΔTCD影响显著的参数）。

（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	ME3_Pressure_mT	原始	ME3步骤反应腔压力
原始核心特征	SiArc_CF4_sccm	原始	SiArc步骤CF4气体流量
差分特征	ΔSiArc_ProcessTime_s	衍生	SiArc步骤工艺时间变化量
差分特征	ΔME3_Pressure_mT	衍生	ME3步骤压力变化量
差分特征	ΔTCD_nm	衍生	顶部关键尺寸变化量
交互特征	ME3_ProcessTime×ME3_Pressure	衍生	ME3步骤时间与压力协同作用项
交互特征	CF4/CHF3_ratio	衍生	刻蚀气体与钝化气体流量比
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

7.2 特征处理方法

• 格式标准化：所有特征转换为数值型，统一单位格式（时间：s、压力：mT、流量：sccm）；
• 归一化处理：采用StandardScaler对原始特征（如工艺时间、压力）进行归一化，消除量纲差异；
• 特征筛选：基于方差分析（ANOVA）剔除与表征指标相关性<0.1的特征，保留28个有效特征；
• 权重分配：对ΔTCD、ΔDepth影响显著的特征（如CF4/CHF3_ratio）赋予1.2倍权重，提升模型关注度。

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	CF4/CHF3_ratio	9.8	与ΔTCD相关性-0.62，是影响TCD的核心交互特征
2	ΔME3_ProcessTime_s	9.5	与ΔDepth相关性0.58，对深度控制影响最显著
3	ME3_ProcessTime×ME3_Pressure	9.2	与ΔDepth相关性0.64，协同作用显著
4	ΔSiArc_CF4_sccm	8.8	与ΔTCD相关性-0.58，刻蚀气体流量直接影响TCD
5	ΔSRFdown2_ProcessTime_s	8.5	与ΔDepth相关性0.635，步骤时间延长深度显著增加
6	SiArc_ProcessTime_s	8.2	与Maskremain相关性0.42，钝化时间影响掩模残留量
7	ΔME3_Pressure_mT	8.0	与ΔDepth相关性0.64，压力稳定提升深度一致性
8	ΔSiArc_CHF3_sccm	7.8	与ΔTCD相关性0.45，钝化气体流量影响TCD增大
9	SOC_ProcessTime_s	7.5	与SOCremain相关性0.38，工艺时间影响介质层残留
10	ΔDEP1_ProcessTime_s	7.2	与ΔDepth相关性0.36，辅助提升深度控制精度

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：采用留一法交叉验证（LOOCV），以单个样本作为验证集，剩余31个样本作为训练集，循环迭代32次（覆盖所有有效样本）；
• 训练集构建：包含31个样本的原始核心特征、差分特征与交互特征（28维），学习参数-指标关联规律；
• 验证集构建：每次验证集仅含1个样本的原始核心特征与聚合特征（15维），模拟“新Recipe工艺预测”场景。

8.2 核心评价指标（SC-MAP）

（1）指标定义与计算逻辑

SC-MAP指标融合“符号一致性”与“数值接近度”，输出范围0-1，分数越高预测效果越好，计算步骤如下：

1. 符号一致性判定：Δy（真实变化量）与Δŷ（预测变化量）符号一致（Δy×Δŷ>0）或不一致（Δy×Δŷ≤0）；
2. 动态参考基准：符号一致时Ref=max(|Δy|, |Δŷ|)，不一致时Ref=2×max(|Δy|, |Δŷ|)；
3. 相对误差：RelErr=|Δy-Δŷ|/Ref；
4. 最终得分：SC-MAP=1-RelErr。

（2）分数等级与特征说明

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

基于留一法训练与SC-MAP指标评估，核心表征指标的预测效果如下：

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%（29/32）	2.24
Depth	0.78	0.85	84.4%（27/32）	35.6
SiNSWA	0.75	0.82	81.2%（26/32）	0.35
SOCremain	0.72	0.80	78.1%（25/32）	42.8
Maskremain	0.85	0.90	93.8%（30/32）	58.5

（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：该Recipe的TCD预测达优秀等级，符号一致性100%，数值误差小，模型对该类工艺参数组合的预测可靠性高。

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）
5. AR工艺参数分布统计原始数据（2025.1-2025.6）

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