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Deep Learning Prediction Model for NiCrAlY Diffusion barrier thickness for Tungsten Wires

Computers, Materials & Continua 2022年第12期73卷 5755-5769页

作者： Amal H.Alharbi Hanan A.Hosni Mahmoud Department of Computer Sciences College of Computer and Information SciencesPrincess Nourah bint Abdulrahman UniversityP.O.Box 84428Riyadh11671Saudi Arabia

In the last decades,technology has used Copper for IC interconnect and it has been the best material used in the wire ***,Copper is now showing inefficiency as downscaling is getting *** research starts to show Tungsten(W)as a possible replacement,for its better downsizing *** scaling-down of interconnects dimension has to be augmented with thin diffusion *** is crucial to subdue tungsten diffusion in the nickel-based thermal spray Flexicord(NiCrAlY)coating ***,diffusion barriers with thicknesses less than 4.3 nm do not to execute *** the introduction of two dimensional layers,hexagonal boron has been recommended as a substitute for Tungsten diffusion barrier layers with thicknesses less than 1.5 Nano meters(nm).Nevertheless,vacancies flaws may develop into a Tungsten dissemination path,which is a problematic issue in the manufacturing of diffusion *** energy layer density,of Tungsten atom diffusion via a di-vacancy in NiCrAlY,is computed by density functions *** has complex energy barrier which is thicker than other materials such as *** is due to the sturdier contact and charge variance of NI and Cr in ***,we utilize the energy barriers of several vacancy constructions and produce a dataset to be employed in the proposed 3-imensional deep learning model(3D-DNN).Our trained deep learning neural model can predict the energy barrier of Tungsten diffusion through arbitrarily configured NiCrAlY with accuracy greater than 98.4%in 5×5 *** results generate directors on selecting barriers through energy computation.

关键词： Deep learning tungsten NiCrAlY thickness barrier

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