(57)【要約】  多数変数制御器を含む適応性実時間プロセスシステムが提供される。この方法は、単分子層プロセスシステムの動的モデルを生成し、この動的モデルに仮想センサを組み込む。この方法は、インテリジェント設定点、動的モデル、かつ／または仮想センサを含むプロセス・レシピを使用する。
2008529277.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
単分子層堆積（ＭＬＤ）プロセスシステムを操作する方法であって：
プロセスチャンバに複数のウェハを配置する工程；
第１の前駆体含有ガスの第１の期間における第１の流量と前記第１の前駆体含有ガスの第２の期間における第２の流量とのうちの少なくとも一つを設定する第１の組のインテリジェント設定点を有する第１のプロセス・レシピにより制御される第１の前駆体プロセスを実施する工程；
第２の組のインテリジェント設定点を有する第２のプロセス・レシピにより制御される第１のパージプロセスを実施する工程；
第２の前駆体含有ガスの第３の期間における第３の流量と前記第２の前駆体含有ガスの第４の期間における第４の流量とのうちの少なくとも一つを設定する第３の組のインテリジェント設定点を有する第３のプロセス・レシピにより制御される第２の前駆体プロセスを実施する工程；
第４の組のインテリジェント設定点を有する第４のプロセス・レシピにより制御される第２のパージプロセスを実施する工程；および
所望の厚さを有する膜が前記複数のウェハに堆積されるまで上記の４工程を反復する工程、
を備える方法。
【請求項２】
前記第１の前駆体プロセスを実施する前記工程が：
少なくとも一つのウェハの表面に表面飽和ゾーンを設定するステップ；
前記表面飽和ゾーンの少なくとも一つについて所望の前駆体濃度レベルを決定するステップ；および
前記所望の前駆体濃度レベルが達成されるまで前駆体分子を前記飽和ゾーンに堆積するステップ、
を更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１の前駆体プロセスを実施する前記工程が：
少なくとも一つのウェハの表面に表面飽和ゾーンを設定するステップ；
前記表面飽和ゾーンの少なくとも一つについて第１の前駆体分子の所望の濃度レベルを決定するステップ；
前記表面飽和ゾーンの前記少なくとも一つについて前駆体濃度レベルを評価するセンサを使用して、評価した前駆体濃度レベルを前記所望の前駆体濃度レベルと比較するステップ；および
前記評価した前駆体濃度レベルが前記所望の前駆体濃度レベルにほぼ等しくなるまで前記第１の前駆体分子を前記表面飽和ゾーンに堆積するステップ、
を更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第１の前駆体プロセスを実施する前記工程が：
少なくとも一つのウェハ表面に表面飽和ゾーンを設定するステップ；
前記表面飽和ゾーンの少なくとも一つについて所望の飽和状態値を決定するステップ；および
前記所望の飽和状態値に達するまで第１の前駆体分子を前記表面飽和ゾーンに堆積するステップ、
を更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記所望の飽和状態値がほぼ１００％である、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記第１の前駆体プロセスを実施する前記工程が：
少なくとも一つのウェハの表面に表面飽和ゾーンを設定するステップ；
前記表面飽和ゾーンの少なくとも一つについて所望の飽和状態値を決定するステップ；
前記表面飽和ゾーンの前記少なくとも一つについて飽和状態値を評価する仮想センサを使用するステップ；および
評価された飽和状態値を所望の飽和状態値と比較して、前記第１の前駆体含有ガスを流すのをいつ停止するかを決定するステップ、
を更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記第１の前駆体含有ガスの前記第１の流量と前記第２の流量とがほぼ等しい、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記第１の前駆体含有ガスが、前記第１の期間に第１の濃度を有し、前記２の期間に第２の濃度を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記第１の前駆体含有ガスが、前記第１の期間に第１の前駆体を有し、前記第２の期間に第２の前駆体を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１の組のインテリジェント設定点が、更に、前記第１の期間の第１の不活性ガスの流量を設定し、前記第２の期間の第２の不活性ガスの流量を設定する、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記第１の不活性ガスと前記第２の不活性ガスとが同じ不活性ガスである、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記第１の不活性ガスと前記第２の不活性ガスとが異なる不活性ガスである、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１の組のインテリジェント設定点が、追加の期間における前記第１の前駆体含有ガスの追加の流量を更に設定する、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記第１の組のインテリジェント設定点が、第２の追加の期間における前記第１の前駆体含有ガスの第２の追加の流量を更に設定する、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記第１の組のインテリジェント設定点が、更に、前記第１の前駆体プロセスの第１の部分について第１のチャンバ圧力を設定し、前記第１の前駆体プロセスの第２の部分について第２のチャンバ圧力を設定する、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記第１の組のインテリジェント設定点が、更に、前記第１の前駆体プロセスの第１の部分について第１のチャンバ温度を設定し、前記第１の前駆体プロセスの第２の部分について第２のチャンバ温度を設定する、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記第１の組のインテリジェント設定点が、更に、前記第１の前駆体プロセスの第１の部分について第１の基板温度を設定し、前記第１の前駆体プロセスの第２の部分について第２の基板温度を設定する、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記第１の前駆体プロセスを実施する前記工程が：
前記第１の前駆体プロセスのための動的モデルであって、モデル要素（Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、およびＭ４）、制御入力（Ｕ）、外乱入力（Ｄ）、規制出力（Ｚ）、および測定出力（Ｙ）を有し、モデル構造Ｚ＝Ｍ１Ｕ＋Ｍ３Ｄ及びＹ＝Ｍ２Ｕ＋Ｍ４Ｄを有するモデルを生成するステップを更に備え、
前記制御入力（Ｕ）が、前記第１の前駆体含有ガスの前記第１の流量、前記第１の前駆体含有ガスの第２の流量、フロー時間、前駆体濃度、前駆体のタイプ、化学吸着速度、反応速度、圧力、および温度の少なくとも一つを含み、
前記外乱入力（Ｄ）が、プロセスのドリフト、チャンバの汚染、およびウェハの温度差の少なくとも一つを含み、
前記測定出力（Ｙ）が、入来するウェハ温度、入来するウェハ組成、入来するウェハ厚、入来するウェハ均一性、流出流量、チャンバ出口での前駆体濃度、前駆体層組成、および前駆体層均一性の少なくとも一つを含み、
前記規制出力（Ｚ）が、前駆体濃度値、前駆体濃度均一性値、飽和状態、および飽和状態均一性値の少なくとも一つを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記第１の前駆体プロセスを実施する前記工程が、前駆体分子を前記ウェハ表面に化学吸着させるステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記第１のパージプロセスを実施する前記工程が：
少なくとも一つのウェハの表面の表面飽和ゾーンを設定するステップ；
未反応の第１の前駆体分子の濃度レベル、反応した第１の前駆体分子の濃度レベル、前記第１の前駆体含有ガスの濃度レベル、パージガスの濃度レベル、前記第１の前駆体プロセクからの副生成物の濃度レベル、および前記第１のパージプロセスからの副生成物の濃度レベルの少なくとも一つに比例する所望の汚染状態値を前記表面飽和ゾーンの少なくとも一つについて決定するステップ；および
前記所望の汚染状態値に達するまで前記プロセスチャンバへパージガスを流すステップ、
を更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
前記所望の汚染状態値がほぼゼロ％である、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記第１のパージプロセスを実施する前記工程が：
少なくとも一つのウェハの表面に表面飽和ゾーンを設定するステップ；
未反応の第１の前駆体分子の濃度レベル、反応した第１の前駆体分子の濃度レベル、前記第１の前駆体含有ガスの濃度レベル、パージガスの濃度レベル、前記第１の前駆体プロセスからの副生成物の濃度レベル、および前記第１のパージプロセスからの副生成物の濃度レベルの少なくとも一つに比例する所望の汚染レベルを前記表面飽和ゾーンの少なくとも一つについて決定するステップ；
前記表面飽和ゾーンの前記少なくとも一つについて汚染レベルを評価する仮想センサを使用するステップ；
評価された汚染レベルを前記所望の汚染レベルと比較するステップ；および
前記評価された汚染レベルが前記所望の汚染レベルとほぼ等しくなるまで前記プロセスチャンバへパージガスを流すステップ、
を更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項２３】
前記第２の組のインテリジェント設定点が、前記第１のパージプロセスの第１の部分についての第１のパージガスの第１の流量と、前記第１のパージプロセスの第２の部分についての第２のパージガスの第２の流量とを更に設定する、請求項１に記載の方法。
【請求項２４】
前記第１のパージガスと前記第２のパージガスとが同じ不活性ガスである、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記第１のパージガスと前記第２のパージガスとが異なる不活性ガスである、請求項２３に記載の方法。
【請求項２６】
前記第２の組のインテリジェント設定点が、前記第１のパージプロセスの追加の部分について第３のパージガスの追加の流量を更に設定する、請求項２３に記載の方法。
【請求項２７】
前記第２の組のインテリジェント設定点が、前記第１のパージプロセスの第２の追加の部分について第４のパージガスの第２の追加の流量を設定する、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記第２の組のインテリジェント設定点が、前記第１のパージプロセスの第１の部分についての第１のチャンバ圧力と、前記第１のパージプロセスの第２の部分についての第２のチャンバ圧力とのうちの少なくとも一つを設定する、請求項１に記載の方法。
【請求項２９】
前記第２の組のインテリジェント設定点が、前記第１のパージプロセスの第１の部分についての第１のチャンバ圧力と、前記第１のパージプロセスの第２の部分についての第２のチャンバ温度とのうちの少なくとも一つを設定する、請求項１に記載の方法。
【請求項３０】
前記第２の組のインテリジェント設定点が、前記第１のパージプロセスの第１の部分についての第１の基板温度と、前記第１のパージプロセスの第２の部分についての第２の基板温度とのうちの少なくとも一つを設定する、請求項１に記載の方法。
【請求項３１】
前記第１のパージプロセスを実施する前記工程が：
前記第１のパージプロセスのための動的モデルであって、モデル要素（Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、およびＭ４）、制御入力（Ｕ）、外乱入力（Ｄ）、規制出力（Ｚ）、および測定出力（Ｙ）を有し、モデル構造Ｚ＝Ｍ１Ｕ＋Ｍ３Ｄ及びＹ＝Ｍ２Ｕ＋Ｍ４Ｄを有するモデルを生成するステップを更に備え、
前記制御入力（Ｕ）が、前記第１のパージガスの前記第１の流量、前記第２のパージガスの前記第２の流量、フロー時間、パージガス組成、前駆体のタイプ、化学吸着速度、反応速度、圧力、および温度の少なくとも一つを含み、
前記外乱入力（Ｄ）が、プロセスのドリフト、チャンバの汚染、およびウェハの温度差の少なくとも一つを含み、
前記測定出力（Ｙ）が、入来するウェハ温度、入来するウェハ組成、入来するウェハ厚、入来するウェハ均一性、流出流量、チャンバ出口でのパージガス濃度、チャンバ出口での前駆体濃度、前駆体層組成、および前駆体層均一性の少なくとも一つを含み、
前記規制出力（Ｚ）が、汚染状態、未反応の前駆体分子の濃度レベル、プロセス副生成物の濃度レベル、前駆体濃度値、前駆体濃度均一性値、および汚染状態の均一性値の少なくとも一つを含む、
請求項２３に記載の方法。
【請求項３２】
前記第２の前駆体プロセスを実施する前記工程が：
少なくとも一つのウェハ表面に表面飽和ゾーンを設定するステップ；
前記表面飽和ゾーンの少なくとも一つについて所望の前駆体濃度レベルを決定するステップ；および
前記所望の前駆体濃度レベルが達成されるまで第２の前駆体分子を前記表面飽和ゾーンに堆積するステップ、
を更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３３】
前記第２の前駆体プロセスを実施する前記工程が：
少なくとも一つのウェハ表面に表面飽和ゾーンを設定するステップ；
前記表面飽和ゾーンの少なくとも一つについて第２の前駆体分子の所望の前駆体濃度レベルを決定するステップ；
前記表面飽和ゾーンの前記少なくとも一つについて前駆体濃度レベルを評価するための仮想センサを使用するステップ；
評価された前駆体濃度レベルを前記所望の前駆体濃度レベルと比較するステップ；および
前記評価された前駆体濃度レベルが前記所望の前駆体濃度レベルとほぼ等しくなるまで第２の前駆体分子を前記表面飽和ゾーンに堆積するステップ、
を更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３４】
前記第２の前駆体プロセスを実施する前記工程が：
少なくとも一つのウェハ表面に表面飽和ゾーンを設定するステップ；
前記表面飽和ゾーンの少なくとも一つについて所望の反応状態値を決定するステップ；および
前記所望の反応状態値に達するまで第２の前駆体分子を前記表面飽和ゾーンに堆積するステップ、
を更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３５】
前記所望の反応状態値がほぼ１００％である、請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
前記第２の前駆体プロセスを実施する前記工程が：
少なくとも一つのウェハ表面に表面飽和ゾーンを設定するステップ；
前記表面飽和ゾーンの少なくとも一つについて所望の反応状態値を決定するステップ；
前記表面飽和ゾーンの前記少なくとも一つについて反応状態値を評価するための仮想センサを使用するステップ；
評価された反応状態値を前記所望の反応状態値と比較するステップ；および
前記評価された反応状態値が前記所望の反応状態値とほぼ等しくなるまで第２の前駆体分子を前記表面飽和ゾーンに堆積するステップ、
を更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３７】
前記第２の前駆体含有ガスの前記第３の流量と前記第４の流量とがほぼ等しい、請求項１に記載の方法。
【請求項３８】
前記第２の前駆体含有ガスが、前記第３の期間に第１の濃度を有し、前記第４の期間に第２の濃度を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３９】
前記第２の前駆体含有ガスが、前記第３の期間に第１の前駆体を有し、前記第４の期間に第２の前駆体を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項４０】
前記第３のインテリジェント設定点が、前記第３の期間における第１の不活性ガスの第１の不活性ガス流量と前記第４の期間における第２の不活性ガスの第２の不活性ガス流量とのうちの少なくとも一つを更に設定する、請求項１に記載の方法。
【請求項４１】
前記第１の不活性ガスと前記第２の不活性ガスとが同じ不活性ガスである、請求項４０に記載の方法。
【請求項４２】
前記第１の不活性ガスと前記第２の不活性ガスとが異なる不活性ガスである、請求項４０に記載の方法。
【請求項４３】
前記第３の組のインテリジェント設定点が、追加の期間における前記第２の前駆体含有ガスの追加の流量を更に設定する、請求項１に記載の方法。
【請求項４４】
前記第３の組のインテリジェント設定点が、第２の追加の期間における前記第２の前駆体含有ガスの第２の追加の流量を更に設定する、請求項４３に記載の方法。
【請求項４５】
前記第３の組のインテリジェント設定点が、前記第２の前駆体プロセスの第１の部分についての第１のチャンバ圧力と、前記第２の前駆体プロセスの第２の部分についての第２のチャンバ圧力とのうちの少なくとも一つを更に設定する、請求項１に記載の方法。
【請求項４６】
前記第３の組のインテリジェント設定点が、前記第２の前駆体プロセスの第１の部分についての第１のチャンバ温度と、前記第２の前駆体プロセスの第２の部分についての第２のチャンバ温度とのうちの少なくとも一つを更に設定する、請求項１に記載の方法。
【請求項４７】
前記第３の組のインテリジェント設定点が、前記第２の前駆体プロセスの第１の部分についての第１の基板温度と、前記第２の前駆体プロセスの第２の部分についての第２の基板温度とのうちの少なくとも一つを更に設定する、請求項１に記載の方法。
【請求項４８】
前記第２の前駆体プロセスを実施する前記工程が：
前記第２の前駆体プロセスのための動的モデルであって、モデル要素（Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、およびＭ４）、制御入力（Ｕ）、外乱入力（Ｄ）、規制出力（Ｚ）、および測定出力（Ｙ）を有し、モデル構造Ｚ＝Ｍ１Ｕ＋Ｍ３Ｄ及びＹ＝Ｍ２Ｕ＋Ｍ４Ｄを有するモデルを生成するステップを更に備え、
前記制御入力（Ｕ）が、前記第２の前駆体含有ガスの前記第３の流量、前記第２の前駆体含有ガスの前記第４の流量、フロー時間、前駆体濃度、前駆体のタイプ、化学吸着速度、反応速度、圧力、および温度の少なくとも一つを含み、
前記外乱入力（Ｄ）が、プロセスのドリフト、チャンバの汚染、およびウェハの温度差の少なくとも一つを含み、
前記測定出力（Ｙ）が、入来するウェハ温度、入来するウェハ組成、入来するウェハ厚、入来するウェハ均一性、流出流量、チャンバ出口での前駆体濃度、前駆体層組成、および前駆体層均一性の少なくとも一つを含み、
前記規制出力（Ｚ）が、前駆体濃度値、前駆体濃度均一性値、飽和状態値、飽和状態均一性値、反応状態値、および反応状態均一性値の少なくとも一つを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項４９】
前記第２の前駆体プロセスを実施する前記工程が、前記第２の前駆体含有ガスの分子を、前記第１の前駆体含有ガスから前記ウェハ表面に化学吸着した前駆体分子と反応させるステップを更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項５０】
前記第２のパージプロセスを実施する前記工程が：
少なくとも一つのウェハ表面に表面飽和ゾーンを設定するステップ；
未反応の第２の前駆体分子の濃度レベル、反応した第２の前駆体分子の濃度レベル、前記第２の前駆体含有ガスの濃度レベル、パージガスの濃度レベル、前記第２の前駆体プロセスからの副生成物の濃度レベル、および前記第２のパージプロセスからの副生成物の濃度レベルの少なくとも一つに比例する所望の汚染状態値を前記表面飽和ゾーンの少なくとも一つについて決定するステップ；および
前記所望の汚染状態値に達するまで前記プロセスチャンバへパージガスを流すステップ、
を更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項５１】
前記所望の汚染状態値はほぼゼロ％である、請求項５０に記載の方法。
【請求項５２】
前記第２のパージプロセスを実施する前記工程が：
少なくとも一つのウェハの表面に表面飽和ゾーンを設定するステップ；
未反応の第２の前駆体分子の濃度レベル、反応した第２の前駆体分子の濃度レベル、前記第２の前駆体含有ガスの濃度レベル、パージガスの濃度レベル、前記第２の前駆体プロセスからの副生成物の濃度レベル、および前記第２のパージプロセスからの副生成物の濃度レベルの少なくとも一つに比例する所望の汚染レベルを前記表面飽和ゾーンの少なくとも一つについて決定するステップ；
前記表面飽和ゾーンの前記少なくとも一つについて汚染レベルを評価するための仮想センサを使用するステップ；
評価された汚染レベルを前記所望の汚染レベルと比較するステップ；および
前記評価された汚染レベルが前記所望の汚染レベルにほぼ等しくなるまで前記プロセスチャンバへパージガスを流すステップ、
を更に備える、請求項５０に記載の方法。
【請求項５３】
前記第４の組のインテリジェント設定点が、前記第２のパージプロセスの第１の部分についての第１のパージガスの第１の流量と、前記第２のパージプロセスの第２の部分についての第２のパージガスの第２の流量とのうちの少なくとも一つを設定する、請求項１に記載の方法。
【請求項５４】
前記第１のパージガスと前記第２のパージガスとが同じ不活性ガスである、請求項５３に記載の方法。
【請求項５５】
前記第１のパージガスと前記第２のパージガスとが異なる不活性ガスである、請求項５３に記載の方法。
【請求項５６】
前記第４の組のインテリジェント設定点が、前記第２のパージプロセスの追加の部分について第３のパージガスの追加の流量を更に設定する、請求項５３に記載の方法。
【請求項５７】
前記第４の組のインテリジェント設定点が、前記第２のパージプロセスの第２の追加の部分について第４のパージガスの第２の追加の流量を更に設定する、請求項５６に記載の方法。
【請求項５８】
前記第４の組のインテリジェント設定点が、前記第２のパージプロセスの第１の部分についての第１のチャンバ圧力と、前記第２のパージプロセスの第２の部分についての第２のチャンバ圧力とのうちの少なくとも一つを更に設定する、請求項１に記載の方法。
【請求項５９】
前記第４の組のインテリジェント設定点が、前記第２のパージプロセスの第１の部分についての第１のチャンバ温度と、前記第２のパージプロセスの第２の部分についての第２のチャンバ温度とのうちの少なくとも一つを更に設定する、請求項１に記載の方法。
【請求項６０】
前記第４の組のインテリジェント設定点が、前記第２のパージプロセスの第１の部分についての第１の基板温度と、前記第２のパージプロセスの第２の部分についての第２の基板温度とのうちの少なくとも一つを更に設定する、請求項１に記載の方法。
【請求項６１】
前記第２のパージプロセスを実施する前記工程が：
前記第２のパージプロセスのための動的モデルであって、モデル要素（Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、およびＭ４）、制御入力（Ｕ）、外乱入力（Ｄ）、規制出力（Ｚ）、および測定出力（Ｙ）を有し、モデル構造Ｚ＝Ｍ１Ｕ＋Ｍ３Ｄ及びＹ＝Ｍ２Ｕ＋Ｍ４Ｄを有するモデルを生成するステップを更に備え、
前記制御入力（Ｕ）が、前記第１のパージガスの前記第１の流量、前記第２のパージガスの前記第２の流量、フロー時間、パージガス組成、前駆体のタイプ、化学吸着速度、反応速度、圧力、および温度の少なくとも一つを含み、
前記外乱入力（Ｄ）が、プロセスのドリフト、チャンバの汚染、およびウェハの温度差の少なくとも一つを含み、
前記測定出力（Ｙ）が、入来するウェハ温度、入来するウェハ組成、入来するウェハ厚、入来するウェハ均一性、流出流量、チャンバ出口でのパージガス濃度、チャンバ出口での前駆体濃度、前駆体層組成、および前駆体層均一性の少なくとも一つを含み、
前記規制出力（Ｚ）が、汚染状態、未反応の第２の前駆体分子の濃度レベル、反応した第２の前駆体分子の濃度レベル、プロセス副生成物の濃度レベル、前駆体濃度値、前駆体濃度均一性値、および汚染状態均一性値の少なくとも一つを含む、
請求項５３に記載の方法。
【請求項６２】
前記第１の前駆体プロセスを実施する前記工程が、
前記第１の前駆体含有ガスを使用して複数の前駆体分子を提供するステップ；
前記ウェハの間の前駆体分子のフローを拡散プロセスとしてモデル化するステップ；
前記前駆体分子の滞留時間を決定するステップ；および
前記前駆体分子の化学吸着速度を決定するステップ、
を更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項６３】
前記ウェハの少なくとも一つについてフィード・フォワード・データを受信するステップ；
前記フィード・フォワード・データから屈折率（ｎ）のデータと減衰係数（ｋ）のデータとを抽出するステップ；および
前記屈折率（ｎ）のデータと前記減衰係数（ｋ）のデータとを使用してウェハ組成を決定するステップ、
を更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項６４】
前記フィード・フォワード・データが、層数、層位置、層組成、層均一性、層密度、および層厚の少なくとも一つを含むウェハ組成情報を含む、請求項６３に記載の方法。
【請求項６５】
前記フィード・フォワード・データが、少なくとも一つのウェハについての限界寸法（ＣＤ）情報とプロファイル情報とを含む、請求項６３に記載の方法。
【請求項６６】
前記フィード・フォワード・データが、少なくとも一つのウェハに放射状に配置される複数の位置でのデータを含む、請求項６３に記載の方法。
【請求項６７】
前記フィード・フォワード・データが、少なくとも一つのウェハに非放射状に配置される複数の位置でのデータを含む、請求項６３に記載の方法。
【請求項６８】
ウェハが円形形状を有し、前記表面飽和ゾーンが中央ゾーンと該中央ゾーンの周りに放射状に離隔された複数の環状のリング形状ゾーンとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６９】
ウェハが矩形形状を有し、前記表面飽和ゾーンが均一に離隔された複数の矩形の部分を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７０】
ウェハが矩形形状を有し、前記表面飽和ゾーンが非均一に離隔された複数の矩形の部分を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７１】
単分子層堆積（ＭＬＤ）プロセスシステムであって：
プロセスチャンバに複数のウェハを配置する手段；
第１の前駆体含有ガスの第１の期間における第１の流量と前記第１の前駆体含有ガスの第２の期間における第２の流量とのうちの少なくとも一つを設定する第１の組のインテリジェント設定点を有する第１のプロセス・レシピにより制御される第１の前駆体プロセスを実施する手段；
第２の組のインテリジェント設定点を有する第２のプロセス・レシピにより制御される第１のパージプロセスを実施する手段；
第２の前駆体含有ガスの第３の期間における第３の流量と前記第２の前駆体含有ガスの第４の期間における第４の流量とのうちの少なくとも一つを設定する第３の組のインテリジェント設定点を有する第３のプロセス・レシピにより制御される第２の前駆体プロセスを実施する手段；
第４の組のインテリジェント設定点を有する第４のプロセス・レシピにより制御される第２のパージプロセスを実施する手段；および
所望の厚さを有する膜が前記複数のウェハに堆積されるまで上記の４工程を反復する手段、
を備えるシステム。
【請求項７２】
前記第１の前駆体プロセスを実施する前記手段が：
少なくとも一つのウェハの表面に表面飽和ゾーンを設定する手段；
前記表面飽和ゾーンの少なくとも一つについて所望の前駆体濃度レベルを決定する手段；および
前記所望の前駆体濃度レベルが達成されるまで前駆体分子を前記表面飽和ゾーンに堆積する手段、
を更に備える、請求項７１に記載のシステム。
【請求項７３】
前記第１の前駆体プロセスを実施する前記手段が：
少なくとも一つのウェハの表面に表面飽和ゾーンを設定する手段；
前記表面飽和ゾーンの少なくとも一つについて第１の前駆体分子の所望の前駆体濃度レベルを決定する手段；
前記表面飽和ゾーンの前記少なくとも一つについて前駆体濃度レベルを評価するための仮想センサ；
評価された前駆体濃度レベルを前記所望の前駆体濃度レベルと比較する手段；および
前記評価された前駆体濃度レベルが前記所望の前駆体濃度レベルにほぼ等しくなるまで第１の前駆体分子を前記表面飽和ゾーンに堆積する手段、
を更に備える、請求項７１に記載のシステム。
【請求項７４】
前記第１の前駆体プロセスを実施する前記手段が：
少なくとも一つのウェハ表面に表面飽和ゾーンを設定する手段；
前記表面飽和ゾーンの少なくとも一つについて所望の飽和状態値を決定する手段；および
前記所望の飽和状態値に達するまで前第１の前駆体分子を記表面飽和ゾーンに堆積する手段、
を更に備える、請求項７１に記載の方法。
【請求項７５】
前記第１の前駆体プロセスを実施する前記手段が：
少なくとも一つのウェハの表面に表面飽和ゾーンを設定する手段；
前記表面飽和ゾーンの少なくとも一つについて所望の飽和状態値を決定する手段；
前記表面飽和ゾーンの前記少なくとも一つについて飽和状態値を評価する仮想センサ；および
評価された飽和状態値を前記所望の飽和状態値と比較し、前記第１の前駆体含有ガスを流すのをいつ停止するかを決定する手段、
を更に備える、請求項７１に記載のシステム。
【請求項７６】
前記第１の組のインテリジェント設定点が、更に、前記第１の期間における第１の不活性ガスの流量を設定し、前記第２の期間における第２の不活性ガスの流量を設定する、請求項７１に記載のシステム。
【請求項７７】
前記第１の前駆体プロセスを実施する前記手段が：
前記第１の前駆体プロセスのための動的モデルであって、モデル要素（Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、およびＭ４）、制御入力（Ｕ）、外乱入力（Ｄ）、規制出力（Ｚ）、および測定出力（Ｙ）を有し、モデル構造Ｚ＝Ｍ１Ｕ＋Ｍ３Ｄ及びＹ＝Ｍ２Ｕ＋Ｍ４Ｄを有するモデルを生成する手段を更に備え、
前記制御入力（Ｕ）が、前記第１の前駆体含有ガスの前記第１の流量、前記第１の前駆体含有ガスの第２の流量、フロー時間、前駆体濃度、前駆体のタイプ、化学吸着速度、反応速度、圧力、および温度の少なくとも一つを含み、
前記外乱入力（Ｄ）が、プロセスのドリフト、チャンバの汚染、およびウェハの温度差の少なくとも一つを含み、
前記測定出力（Ｙ）が、入来するウェハ温度、入来するウェハ組成、入来するウェハ厚、入来するウェハ均一性、流出流量、チャンバ出口での前駆体濃度、前駆体層組成、および前駆体層均一性の少なくとも一つを含み、
前記規制出力（Ｚ）が、前駆体濃度値、前駆体濃度均一性値、飽和状態、および飽和状態均一性値の少なくとも一つを含む、
請求項７１に記載のシステム。
【請求項７８】
前記第１のパージプロセスを実施する前記手段が：
少なくとも一つのウェハの表面に表面飽和ゾーンを設定する手段；
未反応の第１の前駆体分子の濃度レベル、反応した第１の前駆体分子の濃度レベル、前記第１の前駆体含有ガスの濃度レベル、パージガス濃度レベル、第１の前駆体プロセスからの副生成物の濃度レベル、および前記第１のパージプロセスからの副生成物の濃度レベルの少なくとも一つに比例する所望の汚染状態値を前記表面飽和ゾーンの少なくとも一つについて決定する手段；および
前記所望の汚染状態値に達するまで前記プロセスチャンバへパージガスを流す手段、
を更に備える、請求項７１に記載のシステム。
【請求項７９】
前記第１のパージプロセスを実施する前記手段が：
少なくとも一つのウェハの表面に表面飽和ゾーンを設定する手段；
未反応の第１の前駆体分子の濃度レベル、反応した第１の前駆体分子の濃度レベル、前記第１の前駆体含有ガスの濃度レベル、パージガス濃度レベル、前記第１の前駆体プロセスからの副生成物の濃度レベル、および前記第１のパージプロセスからの副生成物の濃度レベルの少なくとも一つに比例する所望の汚染レベルを前記表面飽和ゾーンの少なくとも一つについて決定する手段；
前記表面飽和ゾーンの前記少なくとも一つについて汚染レベルを評価する仮想センサ；
評価された汚染レベルを前記所望の汚染レベルと比較する手段；および
前記評価された汚染レベルが前記所望の汚染レベルとほぼ等しくなるまで前記プロセスチャンバへパージガスを流す手段、
を更に備える、請求項７１に記載のシステム。
【請求項８０】
前記第２の組のインテリジェント設定点が、前記第１のパージプロセスの第１の部分についての第１のパージガスの第１の流量と前記第１のパージプロセスの第２の部分についての第２のパージガスの第２の流量とのうちの少なくとも一つを設定する、請求項７１に記載のシステム。
【請求項８１】
前記第１の前駆体プロセスを実施する前記手段が：
前記第１のパージプロセスのための動的モデルであって、モデル要素（Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、およびＭ４）、制御入力（Ｕ）、外乱入力（Ｄ）、規制出力（Ｚ）、および測定出力（Ｙ）を有し、モデル構造Ｚ＝Ｍ１Ｕ＋Ｍ３Ｄ及びＹ＝Ｍ２Ｕ＋Ｍ４Ｄを有するモデルを生成する手段を更に備え、
前記制御入力（Ｕ）が、前記第１のパージガスの前記第１の流量、前記第２のパージガスの前記第２の流量、フロー時間、パージガス組成、前駆体のタイプ、化学吸着速度、反応速度、圧力、および温度の少なくとも一つを含み、
前記外乱入力（Ｄ）が、プロセスのドリフト、チャンバの汚染、およびウェハの温度差の少なくとも一つを含み、
前記測定出力（Ｙ）が、入来するウェハ温度、入来するウェハ組成、入来するウェハ厚、入来するウェハ均一性、流出流量、チャンバ出口でのパージガス濃度、チャンバ出口での前駆体濃度、前駆体層組成、および前駆体層均一性の少なくとも一つを含み、
前記規制出力（Ｚ）が、汚染状態、未反応の前駆体分子の濃度レベル、プロセス副生成物の濃度レベル、前駆体濃度値、前駆体濃度均一性値、および汚染状態均一性値の少なくとも一つを含む、
請求項８０に記載のシステム。
【請求項８２】
前記第２の前駆体プロセスを実施する前記手段が：
少なくとも一つのウェハ表面に表面飽和ゾーンを設定する手段；
前記表面飽和ゾーンの少なくとも一つについて所望の前駆体濃度レベルを決定する手段；および
前記所望の前駆体濃度レベルが達成されるまで第２の前駆体分子を前記表面飽和ゾーンに堆積する手段、
を更に備える、請求項７１に記載のシステム。
【請求項８３】
前記第２の前駆体プロセスを実施する前記手段が：
少なくとも一つのウェハ表面に表面飽和ゾーンを設定する手段；
前記表面飽和ゾーンの少なくとも一つについて第２の前駆体分子の所望の前駆体濃度レベルを決定する手段；
前記表面飽和ゾーンの前記少なくとも一つについて前駆体濃度レベルを評価する仮想センサ；
評価された前駆体濃度レベルを前記所望の前駆体濃度レベルと比較する手段；および
前記評価された前駆体濃度レベルが前記所望の前駆体濃度レベルとほぼ等しくなるまで第２の前駆体分子を前記表面飽和ゾーンに堆積する手段、
を更に備える、請求項７１に記載のシステム。
【請求項８４】
前記第２の前駆体プロセスを実施する前記手段が：
少なくとも一つのウェハ表面に表面飽和ゾーンを設定する前記手段；
前記表面飽和ゾーンの少なくとも一つについて所望の反応状態値を決定する手段；および
前記所望の反応状態値に達するまで第２の前駆体分子を前記表面飽和ゾーンに堆積する手段、
を更に備える、請求項７１に記載のシステム。
【請求項８５】
前記第２の前駆体プロセスを実施する前記手段が：
少なくとも一つのウェハ表面に表面飽和ゾーンを設定する手段；
前記表面飽和ゾーンの少なくとも一つについて所望の反応状態値を決定する手段；
前記表面飽和ゾーンの前記少なくとも一つについて反応状態値を評価する仮想センサ；
評価された反応状態値を前記所望の反応状態値と比較する手段；および
前記評価された反応状態値が前記所望の反応状態値とほぼ等しくなるまで第２の前駆体分子を前記表面飽和ゾーンに堆積する手段、
を更に備える、請求項７１に記載のシステム。
【請求項８６】
前記第２の前駆体プロセスを実施する前記手段が：
前記第２の前駆体プロセスのための動的モデルであって、モデル要素（Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、およびＭ４）、制御入力（Ｕ）、外乱入力（Ｄ）、規制出力（Ｚ）、および測定出力（Ｙ）を有し、モデル構造Ｚ＝Ｍ１Ｕ＋Ｍ３Ｄ及びＹ＝Ｍ２Ｕ＋Ｍ４Ｄを有するモデルを生成する手段を更に備え、
前記制御入力（Ｕ）が、前記第２の前駆体含有ガスの前記第３の流量、前記第２の前駆体含有ガスの前記第４の流量、フロー時間、前駆体濃度、前駆体のタイプ、化学吸着速度、反応速度、圧力、および温度の少なくとも一つを含み、
前記外乱入力（Ｄ）が、プロセスのドリフト、チャンバの汚染、およびウェハの温度差の少なくとも一つを含み、
前記測定出力（Ｙ）が、入来するウェハ温度、入来するウェハ組成、入来するウェハ厚、入来するウェハ均一性、流出流量、チャンバ出口での前駆体濃度、前駆体層組成、および前駆体層均一性の少なくとも一つを含み、
前記規制出力（Ｚ）が、前駆体濃度値、前駆体濃度均一性値、飽和状態値、飽和状態均一性値、反応状態値、および反応状態均一性値の少なくとも一つを含む、
請求項７１に記載のシステム。
【請求項８７】
前記第２のパージプロセスを実施する前記手段が：
少なくとも一つのウェハの表面に表面飽和ゾーンを設定する手段；
未反応の第２の前駆体分子の濃度レベル、反応した第２の前駆体分子の濃度レベル、前記第２の前駆体含有ガスの濃度レベル、パージガスの濃度レベル、前記第２の前駆体プロセスからの副生成物の濃度レベル、および前記第２のパージプロセスからの副生成物の濃度レベルの少なくとも一つに比例する所望の汚染状態値を前記表面飽和ゾーンの少なくとも一つについて決定する手段；および
前記所望の汚染状態値に達するまで前記プロセスチャンバへパージガスを流す手段、
を更に備える、請求項７１に記載のシステム。
【請求項８８】
前記第２のパージプロセスを実施する前記手段が：
少なくとも一つのウェハの表面に表面飽和ゾーンを設定する手段；
未反応の第２の前駆体分子の濃度レベル、反応した第２の前駆体分子の濃度レベル、前記第２の前駆体含有ガスの濃度レベル、パージガスの濃度レベル、前記第２の前駆体プロセスからの副生成物の濃度レベル、および前記第２のパージプロセスからの副生成物の濃度レベルの少なくとも一つに比例する所望の汚染レベルを前記表面飽和ゾーンの少なくとも一つについて決定する手段；  
前記表面飽和ゾーンの前記少なくとも一つについて汚染レベルを評価するための仮想センサ；
評価された汚染レベルを前記所望の汚染レベルと比較する手段；および
前記評価された汚染レベルが前記所望の汚染レベルにほぼ等しくなるまで前記プロセスチャンバへパージガスを流す手段、
を更に備える、請求項７１に記載の方法。
【請求項８９】
前記第２のパージプロセスを実施する前記手段が：
前記第２のパージプロセスのための動的モデルであって、モデル要素（Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、およびＭ４）、制御入力（Ｕ）、外乱入力（Ｄ）、規制出力（Ｚ）、および測定出力（Ｙ）を有し、モデル構造Ｚ＝Ｍ１Ｕ＋Ｍ３Ｄ及びＹ＝Ｍ２Ｕ＋Ｍ４Ｄを有するモデルを生成するステップを更に備え、
前記制御入力（Ｕ）が、前記第１のパージガスの前記第１の流量、前記第２のパージガスの前記第２の流量、フロー時間、パージガス組成、前駆体のタイプ、化学吸着速度、反応速度、圧力、および温度の少なくとも一つを含み、
前記外乱入力（Ｄ）が、プロセスのドリフト、チャンバの汚染、およびウェハの温度差の少なくとも一つを含み、
前記測定出力（Ｙ）が、入来するウェハ温度、入来するウェハ組成、入来するウェハ厚、入来するウェハ均一性、流出流量、チャンバ出口でのパージガス濃度、チャンバ出口での前駆体濃度、前駆体層組成、および前駆体層均一性の少なくとも一つを含み、
前記規制出力（Ｚ）が、汚染状態、未反応の第２の前駆体分子の濃度レベル、反応した第２の前駆体分子の濃度レベル、プロセス副生成物の濃度レベル、前駆体濃度値、前駆体濃度均一性値、および汚染状態均一性値の少なくとも一つを含む、請求項７１に記載の方法。  
【請求項９０】
前記第１の前駆体プロセスを実施する前記手段が：
前記第１の前駆体含有ガスを使用して複数の前駆体分子を提供する手段；
前記ウェハ間の前駆体分子のフローを拡散プロセスとしてモデル化する手段；
前記前駆体分子の滞留時間を決定する手段；および
前記前駆体分子の化学吸着速度を決定する手段、
を更に備える、請求項７１に記載のシステム。
【請求項９１】
前記ウェハの少なくとも一つについてのフィード・フォワード・データを受信する手段；
前記フィード・フォワード・データから屈折率（ｎ）のデータと減衰係数（ｋ）のデータとを抽出する手段；および
前記屈折率（ｎ）のデータと前記減衰係数（ｋ）のデータとを使用してウェハ組成を決定する手段、
を更に備える、請求項７１に記載の方法。  
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体装置において基板に膜を堆積する方法、特に、単分子層堆積（ＭＬＤ）処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
製造半導体装置で使用される、基板上に薄膜を作製する方法が幾つか開発されている。
確立した技術に化学的気相堆積法（Ｃｈｅｍｉｃａｌ  Ｖａｐｏｒ  Ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ：ＣＶＤ）がある。原子層堆積法（Ａｔｏｍｉｃ  Ｌａｙｅｒ  Ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ：ＡＬＤ）は、ＣＶＤの変形であり、均一で、コンフォーマルな膜の堆積を達成する潜在的に優れた方法として出現した比較的新しい技術である。
【０００３】
ＡＬＤは、複雑なトポロジー上に極めて均一な薄い堆積層を維持する有意な能力を示している。ＡＬＤはＣＶＤとは異なり、フラックスに依存しないため、部分的にこれは正しい。フラックスに依存しないという性質のため、従来のＣＶＤに比べて、ＡＬＤではより低温度での処理が可能である。
【０００４】
ＡＬＤ技術は、化学吸着によって反応前駆体分子の飽和した単分子層が形成されるという原理に基づいている。例えば、ＡＢ膜を基板に形成するための典型的なＡＬＤの過程は、基板にＡの飽和した単分子層が形成される期間、前駆体又は反応物質Ａ（ＲＡ）を含む。そして、不活性ガスＧＩを使用することで前駆体または反応物質Ａ（ＲＡ）がチャンバからパージされる。その後、前駆体または反応物質Ｂ（ＲＢ）をチャンバに注入して、ある期間、ＢをＡに結合させて基板にＡＢ層を形成する。そして、前駆体または反応物質Ｂ（ＲＢ）がチャンバから追放される。前駆体または反応物質Ａ（ＲＡ）を導入し、反応炉をパージして、前駆体または反応物質Ｂ（ＲＢ）を導入して、反応炉をパージするというプロセスを幾度か繰り返して、所望の厚さのＡＢ膜を実現することができる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、従来のＡＬＤプロセスには不都合が幾つかあった。一度に一層の膜しか生成されないため、膜成長はＣＶＤによりもはるかに遅く、ときにはそれは１桁にも及ぶ。これは、プロセスのスループットにかなり否定的な影響を与える。
【０００６】
前駆体の単分子層が基板上にいつ飽和するかをその場観察することができないため、プロセス条件を制御して最適な性能やスループットを達成することができない。 これは最適な性能やスループットを達成する条件を制御し最適化する手立てがない。
【０００７】
典型的なバッチ炉では、反応炉に前駆体を導入するため単一のオリフィス導入器が使用されるが、このアプローチは、前駆体をリアクタ内に満たすのは時間がかかり、したがって、反応炉に配置される複数のウェハを単分子層で飽和させるのに、より長い時間がかかってしまう。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、単分子層堆積（ＭＬＤ）プロセスシステムを操作する方法であって、プロセスチャンバに複数のウェハを配置し、その後、第１の前駆体プロセス、第１のパージプロセス、第２の前駆体プロセス、及び第２のパージプロセスを実施し、これらを所望の厚さを有する膜が複数のウェハに堆積されるまで繰り返す方法を提供する。第１の前駆体プロセスは、第１の期間に第１の前駆体含有ガスの第１の流量を設定し、第２の期間に第１の前駆体含有ガスの第２の流量を設定する第１の組のインテリジェント設定点を有する第１のレシピにより制御される。第１のパージプロセスは、第２の組のインテリジェント設定点を有する第２のプロセス・レシピにより制御される。第２の前駆体プロセスは、第３の期間に第２の前駆体含有ガスの第３の流量を設定し、第４の期間に第２の前駆体含有ガスの第４の流量を設定する第３の組のインテリジェント設定点を含む第３のプロセス・レシピにより制御される。第２のパージプロセスは、第４の組のインテリジェント設定点を有するプロセス・レシピにより制御される。本発明は、さらに、ＭＬＤの過程のためのサイクルタイムを減少させるための装置を提供する。
【０００９】
また、本発明は、プロセスチャンバに複数のウェハを配置する手段、第１のプロセス・レシピにより制御されて第１の前駆体プロセスを実施する手段、第２のプロセス・レシピにより制御されて第１のパージプロセスを実施する手段、第３のプロセス・レシピにより制御されて第２の前駆体プロセスを実施する手段、第４のプロセス・レシピにより制御されて第２のパージプロセスを実施する手段、および、所望の厚さを有する膜が複数のウェハに堆積されるまでこれらのプロセスを繰り返す単分子層堆積（ＭＬＤ）処理システムを提供する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
本発明およびその多くの利点は、以下の詳細な説明を、特に、添付の図面と併せて参照することにより、直ちにより正しく理解されよう。
【００１１】
図１は、本発明の実施形態によるＭＬＤシステムのブロック図を示す。図示の実施形態では、ＭＬＤシステム１００は、ＭＬＤ反応炉１１０、温度制御サブシステム１２０、ガス分配サブシステム１３０、圧力制御サブシステム１４０、センササブシステム１５０、及びおよびコントローラ１９０を備える。図１に示すとおり、温度制御サブシステム１２０、ガス分配サブシステム１３０、圧力制御サブシステム１４０、センササブシステム１５０、および制御器１９０は、ＭＬＤ反応炉１１０へ結合することができる。また、ＭＬＤ反応炉１１０、温度制御サブシステム１２０、ガス分配サブシステム１３０、圧力制御サブシステム１４０、センササブシステム１５０は、制御器１９０へ結合することができる。
【００１２】
ＭＬＤ反応炉１１０は、半導体ウェハＷをロードしアンロードするためのロード／アンロードシステム（図示せず）を含むことができる。ＭＬＤ反応炉１１０は一度に複数のウェハＷを処理することができる。
【００１３】
温度制御サブシステム１２０は、ＭＬＤ反応炉１１０内のウェハＷの温度を制御することができる。温度制御サブシステム１２０は、異なる時刻に異なる温度を設定する１又は２以上のインテリジェント設定点を有するレシピを実行することができ、時間内で温度設定点を変化させることができる。例えば、ウェハの温度をパージステップの間に変える、かつ／または、前駆体ガスのフローステップの間に変えることができる。また、プロセス条件の許されている領域内の温度ランピングを維持できる。さらに、複数のプロセスレシピステップの間にウェハ温度を一定に保つことも可能である。
【００１４】
ガス分配サブシステム１３０は、前駆体ガスのフローを制御することができる。ガス分配サブシステム１３０は、プロセスガス流量、プロセスガス組成、前駆体のタイプ、および前駆体濃度のためにインテリジェント設定点を制御する手段を含む。また、ウェハ上に飽和した単分子層を作製するのに要する時間を短縮するために設定点を変えることができる。たとえば、１つの制御方法では、関連するガスフローステップが、別の組のインテリジェント設定点を有する一連のサブステップに分割される。別の実施形態では、前駆体ガスのフローステップの間に、サブステップの設定点を一定に保つことができる。
【００１５】
また、ガス分配サブシステム１３０は不活性ガスフローを制御することができる。ガス分配サブシステム１３０は、不活性ガスの設定点、たとえば、フロー制御システム（ＦＣＳｓ）、かつ／または、マスフローコントローラ（ＭＦＣｓ）（図示せず）を制御する手段を含む。反応炉内を希釈しパージするのに要する時間を短縮するため、設定点を時間内に変えることができる。例えば、１つの制御方法では、関連する不活性ガスフローステップが一連のサブステップに分割される。サブステップのそれぞれは、異なる組のインテリジェント設定点を有する。別の実施形態では、不活性ガスフローステップの間に、サブステップ設定点を一定に保つことができる。
【００１６】
さらに、ガス分配サブシステム１３０は、以下に詳細に説明する多数孔導入器を含むことができる。例えば、バッチプロセスのための反応炉チャンバに一重壁の又は二重壁の多数孔導入器を含むことができる。多数孔導入器は、ウェハに前駆体の供給を加速することができ、サイクルタイムを減少させる。また、多数孔導入器を使用して、パージプロセス中に不活性ガスのウェハへの供給を加速し、サイクルタイムを減少させることができる。
【００１７】
圧力制御サブシステム１４０は、反応炉１１０のチャンバ圧力を制御するために使用される。圧力制御サブシステム１４０は、チャンバ圧力の設定点を制御する手段を含む。また、時間内に、飽和およびパージ時間を減少させるため、圧力コントロール設定点を変えることができる。１つの制御方法では、関連するプロセスステップが一連のサブステップに分割される。各サブステップは、圧力を制御するための異なるインテリジェント圧力コントロール設定点を有する。別の実施形態では、プロセスステップの間に、圧力制御サブステップ設定点を一定に保つことができる。
【００１８】
例えば、チャンバ圧力を制御する方法には、排気バルブの位置を制御することが含まれる。本発明の一の実施形態では、バルブ位置は、フィードフォワード制御法で決定される。これによれば、初期の位置が所望のバルブ位置に急速に変えられ、よって、圧力制御プロセスが実行される。
【００１９】
センササブシステム１５０は、質量センサ、かつ／または、光学モニターを含むことができる。センササブシステム１５０は、反応炉１１０のガス環境の質的、量的な分析を提供することができる。例えば、センササブシステム１５０は、ガス濃度センサ（Ｇａｓ  Ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ  Ｓｅｎｓｏｒ：ＧＣＳ）を含むことができる。ＧＣＳは、反応炉１１０に取り付けられた排気システム（図示せず）のフォアラインへ結合することができる。また、少なくとも前駆体分子の濃度レベル、プロセスガス成分の濃度レベル、およびプロセスの副産物の濃度レベルの１つを決定するのにＧＣＳを使用することができる。また、ＧＣＳは、ガスフローステップのような１又は２以上のプロセスステップのエンドポイントを決定するために使用しても良い。
【００２０】
制御器１９０は、入来するウェハについてのフィード・フォワード・データをプロセスシステム制御器（図示せず）から受信することができる。制御器１９０は、フィード・フォワード・データから層情報を抽出することができる。制御器１９０は、層情報を用いてウェハの状態を推定する。たとえば、制御器１９０は、受信した層情報および温度データに基づいて、入来するウェハについてのプロセス・レシピを設定する。それから、制御器１９０は、ここに説明する方法を用いてＭＬＤシステムについてのインテリジェント設定点を有するプロセス・レシピを作成する。
【００２１】
たとえば、制御器１９０は、ＭＬＤシステム要素を制御することができるインタフェイス手段、記憶手段、および計算手段を備えることができる。また、記憶手段に保存されたプログラム、または記憶手段にロードされるプログラムを利用して、ＭＬＤシステム１００の上述の要素を、プロセス・レシピに従って制御することができる。
【００２２】
ＭＬＤシステム１００は、センサ（図示せず）を備えることができる。このセンサは、物理的センサかつ／または仮想センサであって良い。これらのセンサは、制御器１９０により用いられる測定データの提供源となることができ、ＭＬＤ反応炉１１０における種々の点での実時間条件の表示することができる。制御器１９０は、測定データを用いてＭＬＤ反応炉１１０における種々のプロセスを制御するための決定をする。たとえば、ソフトウェアにより計算され制御器１９０の記憶手段に維持される動的熱モデルは、信頼性良く利用することができない物理的センサの代わりに用いることができる仮想センサを含むことができる。しかし、他のプロセスパラメータを測定するため利用できる物理的センサも数多い。これらの物理的センサからのデータは、制御器１９０により利用されて、動的熱モデルにおける計算を調整し、検証し、かつ／または訂正する。
【００２３】
本発明の実施形態によれば、プロセス中のウェハを含むＭＬＤプロセスシステムのデジタルシミュレーションモデルが作成される。このモデルは、システムの動作しているパラメータを力学的基礎に基づき複製する。たとえば、モデルにより、ＭＬＤシステムとプロセス中のウェハの全体にわたって、ＭＬＤシステムのフロー特性およびウェハに基づいて、プロセスパラメータを計算することができる。そのモデルは、ＭＬＤシステムにおいて用いられるプロセス・レシピについての「インテリジェント」設定点を計算することができる。システムにおいて選択された点でのプロセスパラメータを実際に測定して、モデルが正しく動作するように、計算値をチェックし、修正して良い。そのモデルに含まれるアルゴリズムは、理論的に若しくは実験的に、または両者を組み合わせて導き出すことができる。制御されるべきプロセスのサイクルを通してシステムを動作させながら、テストウェハで実際に測定することにより、誘導してもよい。
【００２４】
制御器１９０は、ＭＬＤシステム１００を制御する動的モデルを作成かつ／または使用するよう構成されて良い。制御器１９０は、ＭＬＤシステム１００を制御するため、仮想センサを作成かつ／または利用するよう構成されても良い。制御器１９０は、ＭＬＤシステム１００を制御するため、インテリジェント設定点を有するプロセス・レシピを作成かつ／または使用するよう構成されても良い。仮想センサにより、システムの仮想モデルからプロセスパラメータ／特性を計算／推定することにより、実時間で、プロセスパラメータ／特性を「測定」することができ、したがって、生産中に機器を備えたウェハを使用する必要はない。
【００２５】
また、制御器１９０は、プロセスデータを分析し、予想データ、測定データかつ／または履歴プロセスデータとプロセスデータを比較し、比較することによって動的モデル、仮想センサ、プロセス・レシピ、かつ／またはインテリジェント設定点を検証し、かつ／または変えるよう構成されることも可能である。
【００２６】
また、制御器１９０は、プロセスデータを分析し、予想データ、測定データ、かつ／または履歴プロセスデータとプロセスデータを比較し、比較することによって、エンドポイントを予測し、かつ／または宣言するよう構成されて良い。さらに、制御器１９０は、プロセスデータを分析し、予測データ、測定データ、かつ／または履歴プロセスデータとプロセスデータを比較し、比較することによって、不具合を予測し、かつ／または宣言するよう構成されても良い。
【００２７】
図２は、本発明の実施形態に従って、多数孔導入システム２００の典型例を示す。上述のとおり、図１のガス分配サブシステム１３０は、多数孔導入システム２００を備えて良い。図２に示すように、多数孔導入システム２００は、反応炉１１０に結合される供給ライン２００と、分配手段２３０と、一バッチのウェハ２５０を収容する反応炉１１０の全体にわたってガスを分配する多数孔導入器２４０とを備えることができる。
【００２８】
図３は、本発明の実施形態に従って、インテリジェント設定点を含むＭＬＤプロセスシステムの簡略化したブロック図を示す。図示の実施形態では、制御下にあるデバイス（ｄｅｖｉｃｅ  ｕｎｄｅｒ  ｃｏｎｔｒｏｌ：ＤＵＣ）が仮想センサ、多数変数制御器、およびインテリジェント設定点制御器とともに示されている。たとえば、ＤＵＣは、図１に示す反応炉１１０のようなＭＬＤリアクタであって良い。
【００２９】
また、このシステムは、図示のとおり、プロセスの動作とセンサの使用とを含む。たとえば、プロセスはＭＬＤプロセスであって良く、センサはＭＬＤプロセスから出力データかつ／またはエラーデータを提供することができる。ある場合には、センサは光学センサであって良く、光学センサが膜厚や組成のデータを提供するようにしても良い。
【００３０】
インテリジェント設定点制御器は、時間的に変化するインテリジェント設定点を計算し、多数変数制御器へ提供することができる。インテリジェント設定点制御器および多数変数制御器は、ハードウェア要素およびソフトウェア要素を備えることができる。
【００３１】
仮想センサは、ウェハ表面飽和データ、ウェハ温度、かつ／またはガスフローデータを多数変数制御器へ提供することができる。
【００３２】
図４は、本発明の実施形態に従って、仮想センサを模式的に示す。図示の実施形態においては、仮想センサは、動的モデル要素、物理的センサ要素、操作変数要素、およびソフトウェアアルゴリズム要素を備える。
【００３３】
仮想センサは、多様な「物理的」センサからの情報をアルゴリズムに基づいて統合する複合デバイスと見ることができる。仮想センサは、履歴データ、実時間データ、および予想データを提供することができる適応デバイスである。
【００３４】
仮想センサにより、非測定変数を「測定する」ことができ、測定可能な変数およびモデルを用いて制御することができる。測定可能変数と非測定変数との間の動的な相互作用を詳述するようモデルを構築する。仮想センシングは、実時間でウェハ表面飽和データを得るためのモデルを提供する。
【００３５】
仮想センサにより、機器を備えたウェハを生産中に使用する必要が無くなる。たとえば、動的「Ｇｏｌｄ」モデルおよび仮想センサをＭＬＤシステムについて一度作成し、特定の機器の初期認定中に数枚のウェハを用いてそのモデルを調整し、これにより、システムの生産準備が整う。サーバーベースのソフトウェアを如何なる再調整に用いることができる。
【００３６】
図５は、本発明の実施形態に従って、プロセスシステムの動的モデルを模式的に示す。図示の実施形態においては、４つのモデル要素（Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３およびＭ４）が示されている。他の実施形態においては、モデル要素の数は異なっていて良く、また、要素が異なる方法で配置されていても良い。
【００３７】
また、動的モデルは、制御入力（Ｕ）と外乱入力（Ｄ）を有するように、そして、規制出力（Ｚ）と測定出力（Ｙ）を有するように示されている。また、モデル構造は、Ｚ＝Ｍ１Ｕ＋Ｍ３Ｄ、Ｙ＝Ｍ２Ｕ＋Ｍ４Ｄで表される。ただし、他のモデルを用いても良い。
【００３８】
図示の実施形態においては、制御入力はガスフローデータおよびヒータ電力データを含むことができ、外乱入力は非測定変数であって良く、測定出力はチャンバパラメータかつ／またはウェハデータであって良く、また、規制出力はウェハ表面条件であって良い。
【００３９】
動的モデルは、システムの「状態」を追跡し、入力を実時間で出力に関連づける。たとえば、ＵおよびＹは測定することができる。また、モデルを用いることにより、ＤはＹ＝Ｍ２Ｕ＋Ｍ４Ｄｅｓｔを用いて推定することができ、ＺはＺｅｓｔ＝Ｍ１Ｕ＋Ｍ３Ｄｅｓｔを用いて推定することができる。
【００４０】
動的モデルを生成するとき、ウェハ位置、チャンバフロー特性、ガス流量、ガス濃度、およびウェハ構成など、多くのプロセス変数がモデルへ導入することができる。多数変数制御器を用いて、たとえば、堆積中またはパージ中など、プロセス中の異なる時点でのプロセス変数間の相互作用を決定することができる。インテリジェント設定点制御器を用いて、通常の設定点をパラメータ化し、効率最適化方法やプロセスデータを用いてインテリジェント設定点を生成し、適切なモデルや実行中の設定点を選択することができる。
【００４１】
インテリジェント設定点制御（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｓｅｔｐｏｉｎｔ  Ｃｏｎｔｒｏｌ：ＩＳＣ）の方法論の一ステップは、たとえば熱処理プロセスなど、プロセスシステムの動的な振る舞いを記述するモデルを生成することである。
【００４２】
一の実施形態は、ＭＬＤシステムによりプロセス中のウェハの表面飽和条件の動的モデルを生成することを含む。ある場合には、機器を備えたウェハを用いて、動的モデルを試験かつ／または検証することができる。動的モデルは、マルチウェハチャンバにおけるガスフロー、マルチウェハチャンバの温度、およびウェハ表面特性の間の相互作用を含むことができる。動的モデルを用いて、多数変数制御器を生成することができる。多数変数制御器は、ウェハについての推定表面条件を実時間で制御する。
【００４３】
たとえば、プロセスされる種々のウェハのタイプについて一組のモデルを生成することができる。これは、ウェハの組成を考慮することができ、表面飽和応答における変化を実時間で補償することができる。
【００４４】
図６は、本発明の実施形態に従って、反応炉モデルの典型的なブロック図を示す。図示の実施形態においては、反応炉モデルは、ウェハ要素６１０、「ウェハ間」要素６２０、及び壁要素６３０を含む。反応炉の中心線６４０が、ガスフロー入口６５０およびガスフロー出口６６０とともに示されている。
【００４５】
図６に示すように、反応炉は、壁要素６３０、ウェハ間要素６２０、およびウェハ要素６１０を含む有限体積要素に分割される。ウェハ要素６１０の数は設定可能である。ガスフローは、ガスと前駆体の両方が軸対象に反応炉に流入し流出すると仮定して、モデル化することができる。表面飽和は、表面フラックスが局所的な前駆体分圧に比例すると仮定することにより、モデル化することができる。
【００４６】
また、フロー条件は、反応炉内では層流であり、反応炉壁に沿っては対流的な「プラグフロー」であり、ウェハ間の空間では拡散であると仮定する。
【００４７】
ウェハ表面の飽和モデルは、表面フラックスが局所的な前駆体の分圧に比例し、化学吸着がフラックスに比例し、モデルが表面飽和の状態を追跡すると仮定する。
【００４８】
このモデルは、種々の反応炉やフロー様式を調べるために用いることができる設定可能なパラメータを含む。パラメータは、ウェハ数やウェハ間の間隔など、幾何学的形状に関連する。パラメータは、圧力、温度、および流量（不活性ガスおよび前駆体）など、プロセス条件を含むことができる。また、拡散性などのフローパラメータを含んでいて良い。さらに、化学吸着率などの表面反応パラメータを含んでいても良い。
【００４９】
ガスフローと化学吸着プロセスを記述するため、反応炉とガス導入システムのモデルを生成することができる。ここでモデル化方法を説明する。完全計算流体力学（ＣＦＤ）法を始めとする他の方法でモデルを生成しても良いことは明らかである。
【００５０】
典型的なモデルを生成するとき、次の仮定かつ／または簡単化が行われる。すなわち、ガスフローは、窒素の輸送特性に近い輸送特性を有する「理想ガス」則に従い、ガスがプロセスチャンバに流入する際のガスの熱膨張は無視する。また、チャンバの至るところで層流が実現され、チャンバとウェハとの間のガスフローはプラグフロー条件であり、ウェハ間での輸送機構はキャリアガス中の反応種の拡散に支配されると仮定する。
【００５１】
また、Ｆｉｃｋの法則（Ｆｉｃｋ’ｓ  ｌａｗ）を用いて、ウェハ間の反応種（前駆体）の拡散をモデル化することができる。Ｆｉｃｋの法則は、以下のように表すができる。
【００５２】
【数１】
2008529277.tif 000003
ここで、ｎは前駆体濃度であり、Ｄは前駆体の拡散性であり、ｘは距離であり、ｔは時間である。
【００５３】
プラグフローは、流速、従って、チャンバ内の滞留時間を計算することにより、以下のように記述することができる。
【００５４】
【数２】
2008529277.tif 000004
ここで、ｕはガスフロー速度であり、ｔｒｅｓは滞留時間であり、Ｆは流量であり、Ａはプラグフロー断面積であり、Ｌは反応路長である。
【００５５】
このモデルを用いると、反応種についての所望の流量Ｆをモデルに入力し、以下のように調べることができる。
【００５６】
局所的な反応種／前駆体濃度ｎ：反応種／前駆体はチャンバに導入されるとき、モデルは局所的な反応種／前駆体濃度ｎを追跡する。局所的な反応種／前駆体濃度ｎはモル／ｃｃで表現される。
【００５７】
局所飽和：表面が反応種／前駆体に晒されるとき、化学吸着プロセスが反応種／前駆体分子を表面に結びつける。局所的な飽和はパーセンテージで表され、たとえが、０％から１００％までで表される。
【００５８】
プロセスチャンバのモデルに基づき、ＭＬＤプロセスの典型的な一組の結果が、特定の一組のパラメータについて得られる。たとえば、次の結果が得られる。１）対流ガスフロー速度ｕは、約２０ｃｍ／秒である。２）滞留時間ｔｒｅｓは約２〜３秒である。
【００５９】
一の実施形態においては、流量がほぼ一定の場合にモデルを作成して良く、他の実施形態においては、流量の設定点が時間とともに変化することができる場合にモデルを作成しても良い。たとえば、前駆体に晒す時間を１５０秒と仮定することができる。また、本発明の方法では、流量設定点を一定の値に保持するのではなく、その１５０秒間に変化する一連の流量設定点を生成することもできる。また、１５０秒でなくてもよい。
【００６０】
前駆体に晒す各ステップ（ＲＡおよびＲＢ）では、前駆体分子は、表面が飽和するまで、表面と反応することができる。たとえば、前駆体とプロセス条件は、表面が完全に飽和した場合に、プロセスステップを停止するように選択することができる。単分子層堆積プロセスは、ときに、膜特性を制御するため、表面自己制限の態様を用いることができる。たとえば、前駆体ステップは、表面が前駆体分子でわずかに過飽和となるように、必要な時間よりも長くしても良い。ある場合には、そのプロセスは、表面に供給される前駆体の量のわずかな変化には、比較的依存しない結果となる。
【００６１】
本発明の一実施形態では、供給される前駆体の量が、前駆体ステップに必要な時間とパージステップに必要な時間を短縮するため、より知的に制御される。たとえば、チャンバ内のおよびスタック状の各ウェハ間の前駆体フローと、チャンバ内のおよびスタック状の各ウェハ間の圧力条件とは、前駆体特性、表面特性、表面の化学反応、パージプロセス、チャンバの設計、およびチャンバ内のフロー制御を始めとする他の多くの変数とともにモデルに含めることができる。
【００６２】
このようにして、各堆積サイクルにおいて均一な厚さで堆積される。膜は、層ごとのモードで成長し、全膜厚は堆積サイクルの回数によって決まるため、本発明にかかるインテリジェント設定点を用いれば、多くのウェハを一度に処理し、各堆積サイクルに必要な時間を短縮することにより、スループットが増大する。また、ＭＬＤプロセスにおいてインテリジェント設定点を用いると、均一性を改善することができ、高いアスペクトレシオの構造を有するウェハにおけるステップカバレッジを改善することができる。さらに、ＭＬＤプロセスにおいてインテリジェント設定点を用いると、限界寸法（Ｃｒｉｔｉｃａｌ  Ｄｉｍｅｎｔｉｏｎ：ＣＤ）制御やプロファイル均一性制御を改善できるとともに、高いアスペクトレシオの構造内の均一性をも改善することができる。
【００６３】
ＭＬＤプロセスと堆積速度は、部分的にウェハ温度に依存する。ＭＬＤプロセスのウェハ温度範囲は広い。上限は、前駆体が熱分解し始める温度に基づいて決定することができる。下限は、堆積した膜の不純物レベルが増加する点まで堆積速度が低減する温度に基づいて決定することができる。
【００６４】
また、サイクル時間を短縮するため、種々の方法を用いてモデルや時間変化設定点を最適化することができる。たとえば、テストウェハを使用することができ、また、他の方法で最適化することも可能である。
【００６５】
サイクル時間を最小化するための一の方法において、多数位置測定基板（ＭＬＭＳ）が用いられる。ＭＬＭＳは、新規なタイプの基板であり、基板上の複数の位置で化学吸着した前駆体種の濃度についてその場測定をすることができる。
【００６６】
図７に、本発明の実施形態に従ってＭＬＭＳを示す。図示の実施形態においては、ＭＬＭＳ７００としてシリコン基板が用いられる。ただし、本発明において、シリコン基板である必要はない。他の実施形態においては、他の材料、たとえばガラスを用いて良い。基板７００は、基板上にほぼ均一な第１の膜７１０を有する。選択された位置において、基板７００は、小さい領域の第２の膜７２０を有する。図示の実施形態においては、ウェハの中央と２つの同心円に沿った合計９つの位置とが選択されている。ただし、これに限られない。他の実施形態においては、その位置は幾つでも良いし、異なる材料であって良く、異なるパターンであっても良い。図７では、矩形の領域が示されているが、これに限られない。その領域は、幾何学的または非幾何学的な形状を始めとする種々の形状で良い。
【００６７】
ＭＬＭＳ７００において、前駆体が第１の膜７１０上へ化学吸着する速度は、第２の膜７２０上へ化学吸着する速度と異なる。そのような基板が反応炉に導入されると、基板上の複数の測定位置における前駆体膜の厚さにより、それらの位置における正味の前駆体フラックスが測定される。
【００６８】
ＭＬＭＳが反応炉に置かれ、前駆体の化学吸着が測定される。たとえば、マルチウェハ反応炉またはバッチ反応炉では、ＭＬＭＳは、ウェハスタックの複数の位置に置かれる。一の実施形態においては、ウェハスタックの上段、中段、および下段にＭＬＭＳを置いて良い。これらの測定基板が反応炉に位置されると、前駆体ガスフローの設定点の値が操作されて、サイクル時間を最小化する値を得ることができる。
【００６９】
サイクル時間を最小化する他の方法においては、反応炉のフォアラインにＧＣＳを結合することができる。この測定により、排気ガス成分が測定され、前駆体ガスフローの設定点の値が操作されて、サイクル時間を最小化する値を得ることができる。
【００７０】
本発明の一の実施形態においては、「時間変化」ガス流量を提供するため、インテリジェント設定点を有するプロセス・レシピを用いて、前駆体およびプロセスガスを制御する方法が提供される。インテリジェント設定点を有するプロセス・レシピは、ウェハ飽和時間とパージ時間を最少化するよう設計されている。
【００７１】
動的モデルは、以下のように検証され、更新される。１又は２以上の期間の終わりに、ウェハスタックの上段、中段、および下段の３つの位置において１）表面飽和状態および２）分子種濃度状態が測定／決定される。表面飽和についての予想値はほぼ１であってよく、分子種濃度についての予想値はほぼゼロであって良い。
【００７２】
この方法論は、局所的な前駆体濃度を含むフロー条件を組み込み、局所的な化学吸着速度および表面飽和条件を組み込んだ動的モデルを生成し；プロセスパラメータについての通常の設定点をパラメータ化することにより、インテリジェント設定点制御（ＩＳＣ）を用いる制御手順を確立し；効率的な最適方法やプロセスデータを用いてインテリジェント設定点を生成し；表面状態をチェックするため、そして、動的モデルかつ／またはインテリジェント設定点を洗練し確証するために、測定データ（たとえば、機器を備えたウェハからの）を用いて反応炉に関する制御手順を確証する。
【００７３】
図８は、本発明の実施形態に従って、ＭＬＤプロセスシステムを操作する方法８００の簡略化したフロー図を示す。手順８００はステップ８１０から始まる。たとえば、ステップ８１０は、プロセスチャンバに複数のウェハを配置することを含むことができる。第１の前駆体プロセス８２０がプロセスチャンバで行われ、次いで、第１のパージプロセス８３０が行われる。第２の前駆体プロセス８４０がプロセスチャンバで続けて行われ、次いで、第２のパージプロセス８５０が行われる。ＭＬＤプロセスが完了したかどうかを判定するため、ステップ８６０にてクエリが行われる。完了していない場合は、ステップ８２０から８５０が繰り返される。ステップ８６０におけるクエリが肯定的である場合、手順８００はステップ８７０にて終了する。これらの各ステップについて、以下に詳述する。
【００７４】
プロセスチャンバにウェハを配置することに加えて、ステップ８１０では、複数のウェハのうち少なくとも一枚についてのフィード・フォワード・データを受信し、処理しても良い。フィード・フォワード・データは、ＣＤデータ、プロファイルデータ、屈折率（ｎ）や減衰係数（ｋ）などの光学データを含むことができる。フィード・フォワード・データは、たとえば、そこからウェハの組成情報を抽出するために処理される。たとえば、ウェハ組成情報は、ウェハの枚数、ウェハの位置、層の数、層の位置、層の組成、層の均一性、層の密度、および層の厚さを含んで良い。層は、基板の材質、レジスト材料、誘電材料、かつ／または反射防止コート（ＡＲＣ）材料を含んで良い。また、１又は２以上の層についてのｎやｋの値が抽出される。
【００７５】
ステップ８２０では、第１の堆積プロセスが行われる。第１の堆積プロセスの間、複数のウェハの少なくとも一枚の表面上に表面飽和ゾーンを決定して良い。１又は２以上の表面飽和ゾーンについての１又は２以上のパラメータを決定するため、仮想センサが生成される。
【００７６】
第１の堆積プロセスの間、第１のプロセスガスがプロセスチャンバへ導入される。複数のウェハが第１のプロセスガスに含まれる第１の反応種に晒される。第１の堆積プロセスの間、複数のウェハの表面に均一な膜が堆積される。さらに、少なくとも一つのフィード・フォワード・データや仮想センサを用いて第１のプロセス時間が決定される。仮想センサを用いて、表面飽和状態（前駆体濃度）が所望の値にいつ達するかを決定することができる。
【００７７】
仮想センサは、図５に示すように、モデル要素（Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３およびＭ４）、制御入力（Ｕ）、外乱入力（Ｄ）、規制出力（Ｚ）、測定出力（Ｙ）を有する動的モデルを用いて生成される。モデル構造は、Ｚ＝Ｍ１Ｕ＋Ｍ３Ｄ、Ｙ＝Ｍ２Ｕ＋Ｍ４Ｄで表される。また、他のモデルを用いても良い。
【００７８】
たとえば、ＵおよびＹについては測定データを得ることができる。Ｄの値は、Ｙ＝Ｍ２Ｕ＋Ｍ４Ｄｅｓｔを用いて推定することができる。Ｚの値は、Ｚｅｓｔ＝Ｍ１Ｕ＋Ｍ３Ｄｅｓｔを用いて推定することができる。少なくとも一つの制御入力（Ｕ）は第１のプロセスガスのガスフローであって良く、少なくとも一つの外乱入力（Ｄ）は非測定変数であって良く、少なくとも一つの測定出力（Ｙ）は第１のプロセスガスのガス濃度であって良く、少なくとも一つの規制出力（Ｚ）は表面飽和状態（前駆体濃度）を決定するための仮想センサであって良い。本発明の他の実施形態においては、モデル要素の数は異なって良く、モデル要素が異なる構成に配置されていても良い。
【００７９】
少なくとも一つの測定データについて、測定データを得ることができ、測定データを用いて動的モデルを検証することができる。ある場合には、ＭＬＭＳを用いて測定データを得ても良い。ＭＬＭＳにより、複数の位置での化学吸着した前駆体種の濃度をその場で測定することができる。また、ＧＣＳや他の光学技術を用いて測定データを得ても良い。
【００８０】
また、動的モデルは、プロセスチャンバにおける第１の反応種（前駆体分子）を含むプロセスガスのフローをモデル化し；ウェハ間のフローを拡散プロセスとしてモデル化し；第１の反応種（前駆体分子）の滞留時間を決定し；１又は２以上の表面飽和ゾーンについて反応種（前駆体分子）の濃度を決定し；１又は２以上の表面飽和ゾーンについての化学吸着速度を決定することを含むことができる。
【００８１】
たとえば、表面飽和（前駆体濃度）仮想センサはパーセンテージを測定することができ、第１の堆積プロセスは、表面飽和が約１００％に達したときに終了する。他の実施形態においては、異なるパーセンテージを用いて良い。ある場合には、堆積プロセスは基板と前駆体との間の飽和表面反応に依存する。また、自己制限化学吸着反応であっても良い。この場合、堆積速度／サイクルは、飽和時間により決まり、飽和後の反応種を晒す時間には依存しない。
【００８２】
典型的なレシピでは、前駆体含有ガス（約２５０ｓｃｃｍ（標準立法センチメートル毎分））やチャンバ圧力（約１Ｔｏｒｒ（１３３．３Ｐａ））などのプロセスパラメータ設定点が、所定の間、一定に維持される。しかし、本発明は、動的であり、流量が名目値の周辺で時間の関数として変化するインテリジェント設定点を用いる。これにより、膜均一性の達成の際に更なる自由度が提供される。他の実施形態においては、インテリジェント設定点を用いて、ステップ８２０の第１の堆積プロセスの間のチャンバ圧力、チャンバ温度、基板温度などの他のプロセスパラメータを制御することができる。また別の実施形態においては、名目値は不要である。更に別の実施形態においては、異なる名目値を用いても良い。
【００８３】
一の実施形態においては、少なくとも一つのウェハ上で放射要素（ｎ）を用いて前駆体濃度を決定することができる。前駆体濃度ベクトルＤは、放射要素（ｎ）のそれぞれで定義される。また、非サイクル項目（ｎｏｎ  ｃｉｒｃｕｌａｒ  ｉｔｅｍｓ）を処理してよく、非放射要素を用いても良い。
【００８４】
【数３】
2008529277.tif 000005
前駆体濃度ベクトルＤの変化は、動的な設定点軌道を用いることにより、最小化され得る。モデルベースの線形または非線形の多変数制御方法を用いて前駆体濃度をモデル化することができる。この場合、制御器は、制御されるシステムの数学的モデルを含む。多変数制御器は、線形象限ガウシアン（ＬＱＧ）法、線形二次制御器（ＬＱＲ）法、Ｈ無限大制御（Ｈ−ｉｎｆ）などの近代制御設計方法のいずれに基づいてよい。前駆体濃度モデルは、線形もしくは非線形のいずれか、または単一入力単一出力（ＳＩＳＯ）もしくは複数入力複数出力（ＭＩＭＯ）のいずれかであって良い。多変数制御法（たとえばＭＩＭＯ）は、すべての入力と、それらが出力に与える効果とを考慮する。前駆体濃度をモデル化する他の方法として、たとえば、動的モデルおよびデータ駆動モデルなどがある。
【００８５】
一の実施形態においては、前駆体流量設定点は、第１の前駆体プロセスステップ８２０の間に、名目値の周辺の小さなウィンドウ内で変化することができる。これにより、ラン終了時の前駆体濃度の均一性の達成の際に更なる自由度が提供される。別の実施形態においては、第１の前駆体プロセスステップ８２０の間に、追加の設定点を用いることができる。時間変化設定点軌道を用いて前駆体濃度をモデル化するとき、前駆体流量についての名目上の設定点をブレークポイントベクトルへパラメータ化することができ、名目上の設定値の周辺の時間変化外乱である、前駆体の流量についてのインテリジェント設定点（ｒ１−ｒｍ）を含むベクトルｒを定義することができる。
【００８６】
【数４】
2008529277.tif 000006
また、第１の前駆体プロセス８２０の間にインテリジェント設定点が用いられる場合、１又は２以上のプロセス変数がインテリジェント設定点を有して良い。たとえば、インテリジェント設定点を用いて、チャンバ温度、チャンバ圧力、プロセスガスの化学反応、およびウェハ温度を制御することができる。
【００８７】
各制御ゾーンについてのブレークポイントのそれぞれにおいて小さな外乱を作ることにより、プロセス感度マトリックスＭを生成することができる。閉ループシステムのモデルを用いて、これらの外乱により生じる結果を決定することができる。たとえば、飽和状態などの一つのパラメータ特性における結果としての外乱（ｄ１−ｄｎ）は、従って、以下のベクトル形式で表すことができる。
【００８８】
【数５】
2008529277.tif 000007
最適化作業は、通常軌道から得られる前駆体濃度ベクトルＤに見られるウェハ面内の変化が結果のベクトルｄにより除去されるように、ベクトルｒの適切な値を求めることである。たとえば、測定データを用いて、感度マトリックスＭを計算することができる。
【００８９】
インテリジェント設定点を生成する際、ウェハ上の堆積層の均一性は、堆積速度に依存する。堆積速度は、基板表面の種々の位置での飽和速度、ウェハ温度、前駆体濃度、および分圧に依存する。ウェハ面の位置における飽和速度とフロー設定点の変化に対する表面飽和速度の感度とを計算する方法は、上述したとおりである。名目上の飽和状態値（Ｃ１−Ｃｎ）は、名目上の前駆体濃度レベル（Ｄ１−Ｄｎ）に比例する。ここで、αは比例定数である。また、飽和状態値（ｃ１−ｃｎ）の変化は、前駆体濃度レベル（ｄ１−ｄｎ）の変化に比例する。ここで、αは比例定数である。よって、飽和状態値の変化は、以下のように表される。
【００９０】
【数６】
2008529277.tif 000008
ウェハの表面の飽和状態値（ｃ１−ｃｎ）の変化かつ／または前駆体濃度レベル（ｄ１−ｄｎ）の変化は、感度マトリックスＭを用いてインテリジェント設定点を計算することにより、低減することができる。インテリジェント設定点は、以下に与えられる条件付き二次最適化問題を解くことにより最適化することができる。
【００９１】
【数７】
2008529277.tif 000009
したがって、インテリジェント設定点を求める手順は、以下のとおりとなる。
【００９２】
１）通常の設定値を用いてプロセスを実行し、少なくとも一つのウェハの表面の選択された位置において前駆体濃度レベルかつ／または飽和状態値を求める。前駆体濃度レベルは、幾つかの方法で測定することができる。たとえば、光学センサ（光学放射スペクトロスコピ（ＯＥＳ）や光学デジタルプロファイルメトリ（ＯＤＰ））を用いる方法であり、その他に、ＭＬＭＳを使用する方法がある。
【００９３】
２）前駆体濃度の名目上の値を選択し、変化ベクトルｄ（所望の値と測定データの間の差）を作成する。一の実施形態では、所望の値が名目上の値であってよい。また、所望の値は、平均値、最小値、最大値、３−シグマ値、または他の計算値であってもよい。
【００９４】
３）インテリジェント設定点ｒを求めるために上記の最適化問題を解決する。
【００９５】
４）前のステップで求めたインテリジェント設定点でレシピを更新して、プロセスを再び実施する。たとえば、更新したレシピを実施することによって更新値を得てもよい。
【００９６】
５）所望の均一性が達成されるまで反復する。たとえば、所望の均一性は、前駆体濃度変化についての３−シグマ値であってよい。また、所望の均一性は、平均値、最小値、最大の値、又は他の計算値であってよい。
【００９７】
反復により収束し、所望の均一性が達成された後、後の使用に備えて、その結果を保存してもよい。
【００９８】
図９は、本発明の実施形態に従って、第１の前駆体を含むガスのガス流量を含むレシピ・ステップを示す。一定の流量９１０は、一般に用いられている先行技術のＡＬＤプロセスの典型例である。インテリジェント設定点（９２２、９２４及び９２６）を有する流量９２０は、ＭＬＤプロセスを操作するための本発明の実施形態を示している。他の実施形態では、異なる数のインテリジェント設定点を使用しても良い。さらに、流量値が異なっていてもよく、時間が異なっていてもよい。
【００９９】
図１０は、本発明の実施形態に従って、第１の前駆体についての濃度値を示す。前駆体濃度値１０１０は、一般に用いられている先行技術のＡＬＤプロセスの典型例であり、流量が一定に保持されている。前駆体濃度値１０２０が、ＭＬＤプロセスの操作のためインテリジェント設定点が使用される本発明の実施形態を示している。両方の場合（１０１０と１０２０）とも、スタック内の上段、中段および下段のウェハについてのデータが示されている。他の実施形態では、前駆体濃度値が異なっていてよく、時間が異なっていてもよい。
【０１００】
図１１は、本発明の実施形態に従って、第１の前駆体についての表面飽和値を示す。飽和値１１１０は、一般に用いられている先行技術のＡＬＤプロセスの典型例であり、流量が一定に保持されている。表面の飽和値１１２０が、ＭＬＤプロセスの操作のためインテリジェント設定点が使用される本発明の実施形態を示している。両方の場合（１１１０と１１２０）とも、スタック内の上段、中段および下段のウェハについてのデータが示されている。他の実施形態では、表面飽和値が異なってもよく、時間が異なってもよい。
【０１０１】
さらに、時間の差１１３０は、本発明の実施形態を用いて実現された時間短縮を示している。特に、この例において、本発明によって、１００％の飽和が７５秒早く達成されている。インテリジェント設定点の使用により、本質的な時間短縮が実現される。
【０１０２】
図８を再び参照すると、ステップ８３０において、第１のチャンバ・パージ・プロセスが実施される。たとえば、チャンバ・パージ・プロセスは、チャンバを換気するプロセス、チャンバを清浄化するプロセス、および排気プロセスの少なくとも一つを含むことができる。第１のチャンバ・パージ・プロセス８３０の間に、表面飽和ゾーンは、複数のウェハの少なくとも一つの表面に決定することができる。また、第２の仮想センサは、１又は２以上の表面飽和ゾーンについて１又は２以上のパラメータを決定するために作成されてよい。第２のプロセス期間中に、第２のプロセスガスをプロセスチャンバへ導入することができる。また、第２のプロセスガスは、本質的にプロセスチャンバから第１のプロセスガスをパージすることができる。たとえば、これにより、各表面飽和ゾーンにおける第１の反応種（前駆体）の濃度をほぼゼロにすることができる。第２のプロセス期間は、仮想センサ、第２の仮想センサ、濃度値、フィード・フォワード・データ、および測定データの少なくとも一つを使用して決定することができる。
【０１０３】
第２の仮想センサを使用して、未反応の第１の前駆体分子の濃度レベル、第１のプロセスガスの濃度レベル、第２のプロセスガスの濃度レベル、及びプロセスガスからの副生成物の少なくとも一つがいつ所望の値に達するかを決定することができる。一の実施形態では、所望の値がほぼゼロであってよい。他の実施形態では、所望の値はゼロより大きくてもよい。
【０１０４】
第２の仮想センサは、図５に示すように、モデル要素（Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、およびＭ４）、制御入力（Ｕ）、外乱入力（Ｄ）、規制出力（Ｚ）、および測定出力（Ｙ）を有する動的モデルを使用して、作成することができる。モデル構造は、Ｚ＝Ｍ１Ｕ＋Ｍ３ＤおよびＹ＝Ｍ２Ｕ＋Ｍ４Ｄと表現することができる。また、モデル構造のための異なる表現を使用してもよい。
【０１０５】
たとえば、ＵとＹについては、測定データを得ることができる。Ｄの値は、Ｙ＝Ｍ２Ｕ＋Ｍ４Ｄｅｓｔを使用して推定することができる。Ｚの値は、Ｚｅｓｔ＝Ｍ１Ｕ＋Ｍ３Ｄｅｓｔを使用して推定することができる。少なくとも一つの規制出力（Ｕ）は、不活性ガスを含む第２のプロセスガスの流量であってよい。少なくとも一つの外乱入力（Ｄ）は、非測定変数であってよい。少なくとも一つの測定出力（Ｙ）は、プロセスチャンバから流出するガスの未反応前駆体の濃度であってよい。少なくとも一つの規制出力（Ｚ）は、未反応の第１の前駆体分子の濃度レベル、第１のプロセスガスの濃度レベル、および１又は２以上の表面飽和ゾーンにおける第１のプロセスガスからの副生成物の濃度レベルの少なくとも一つを決定するための仮想のセンサであってよい。
【０１０６】
測定データは、規制出力の少なくとも一つのために得ることができる。また、動的モデルは、測定データを使用して確認することができる。一の実施形態では、ＧＣＳを使用して測定データを取得してよい。他の実施形態では、他の測定機器を使用してもよい。また別の実施形態では、１又は２以上のプロセスステップについてのエンドポイント検知器としてＧＣＳを使用することも可能である。また、ＭＬＭＳを使用して測定データを取得してもよい。
【０１０７】
第２の仮想センサは、パーセンテージを測定することができる。また、第２の仮想センサの値がほぼゼロパーセントに達したとき、ステップ８３０の第１のチャンバ・パージ・プロセスは終了してよい。他の実施形態では、異なるパーセンテージを使用することができ、異なる濃度レベルを使用することができる。ある場合には、パージプロセスが、チャンバへ流入する流量、チャンバから流出する流量、チャンバ内の流量、および、基板間の流量に依存する。
【０１０８】
典型的なレシピでは、パージガスの流量およびチャンバ圧力のようなプロセスパラメータ設定点が、パージプロセス中の既知の期間、一定に保持される。
【０１０９】
しかし、本発明は、動的であり、名目上の値のまわりでパージガス流量を時間の関数として変化させるインテリジェント設定点を使用する。これにより、膜均一性とプロセス時間の短縮とを達成する際に更なる自由度を提供することができる。他の実施形態では、インテリジェント設定点は、第１のパージプロセス８３０における、チャンバ圧力、チャンバ温度および基板温度のような他のプロセスパラメータを制御するために使用することができる。他の実施形態では、名目上の値は必要でない。また別の実施形態中では、異なる名目上の値を使用することができる。
【０１１０】
一の実施形態において、第１のパージステップ８３０は、ウェハ表面やプロセスチャンバからのプロセス副産物、前駆体分子かつ／または第１のプロセスガス成分のような汚染源を除去するのに使用することができる。様々な反応パラメータを動的モデルと組み合わせて、第１のパージプロセス８３０中に種々の位置での汚染原の濃度レベルを決定することができる。汚染源の濃度レベルは、第１のパージプロセス８３０中に、パージガスの流量を制御するためにインテリジェント設定点を含めることにより、より正確に制御することができる。
【０１１１】
一の実施形態では、汚染レベル（濃度）は少なくとも一つのウェハ上で放射状要素（ｎ）を使用して決定することができる。汚染レベルは、反応した第１の前駆体分子の濃度レベル、未反応の第１の前駆体分子の濃度レベル、第１のプロセスガスの濃度レベル、第１のプロセスからの副生成物の濃度レベルの少なくとも一つを含んでよい。汚染レベル（濃度）ベクトルＤは、放射状要素（ｎ）の各１つで定義することができる。また、非サイクル項目（ｎｏｎ  ｃｉｒｃｕｌａｒ  ｉｔｅｍｓ）を処理することができ、非放射状要素を使用することができる。
【０１１２】
【数８】
2008529277.tif 000010
汚染レベルベクトルＤの変化は、動的な設定点軌道を使用することにより最小限化することができる。モデルベースの線形または非線形の多重変数制御方法を汚染レベルのモデル化のために使用してよく、ここでは、制御器が、制御されるシステムの数学的なモデルを含む。多重可変制御器は、本明細書に記述されるような現代の制御設計方法のうちのいずれに基づいてもよい。汚染レベルのモデルは線形であってよく、非線形であってもよく、ＳＩＳＯ又はＭＩＭＯのいずれかであってもよい。多重変数制御方法（つまりＭＩＭＯ）は、すべての入力と、これらが出力に及ぼす影響とを考慮する。汚染レベルのモデル化のために、物理的モデルやデータ駆動モデルなど、他にも幾つかの方法を利用することができる。
【０１１３】
一の実施形態では、第２のプロセスガスの流量設定点は、プロセスステップ８３０中に、第１の名目上の値のまわりの小さなウィンドウにおいて変化してよい。これにより、より速く、より効率的にパージする際に更なる自由度を提供することができる。他の実施形態では、第１のパージプロセスステップ８３０中に追加の設定点を使用することができる。時間変化インテリジェント設定点軌道を使用して汚染レベルをモデル化する場合、第２のプロセスガスの流量の名目上の設定点をブレークポイントベクトルへパラメータ化し、名目上の設定点のまわりの時間変化外乱である、第２の前駆体の流量についてのインテリジェント設定点（ｒ１−ｒｍ）を含むベクトルｒを定義することができる。
【０１１４】
【数９】
2008529277.tif 000011
また、インテリジェント設定点が第１のパージプロセス８３０中に使用される場合、１又は２以上のプロセス変数は時間変化インテリジェント設定点を有することができる。たとえば、インテリジェント設定点は、チャンバ温度、チャンバ圧力、プロセスガスの化学反応、またウェハ温度を制御するために使用することができる。
【０１１５】
プロセス感度マトリックスＭは、各制御ゾーンのブレークポイントの各々で小さな外乱を作ることにより作成することができる。閉ループシステムのモデルを使用すると、これらの外乱によって引き起こされた結果を決定することができる。汚染レベル（濃度）のような、１つのプロセス特性のおける結果としての外乱（ｄ１−ｄｎ）は、下記のとおりとなる。
【０１１６】
【数１０】
2008529277.tif 000012
最適化作業は、名目上の軌道から得た汚染レベル（濃度）ベクトルＤに見られるウェハ面内の変化が結果のベクトルｄにより取り除かれるように、適切なベクトル値ｒを求めることである。たとえば、測定データは、感度マトリックスＭを計算するために使用することができる。
【０１１７】
インテリジェント設定点を作成する際、ウェハ上の層の結果としての均一性はパージプロセス８３０の有効性に著しく依存し、よって、それはパージガスの流量に依存する。ウェハ上の汚染レベルと、ガスフロー設定点の変化に対する汚染レベルの感度とを計算する方法は、上述のとおりである。一の実施形態では、名目上の汚染状態値（Ｃ１−Ｃｎ）は、名目上の汚染レベル（Ｄ１−Ｄｎ）に比例する。ここで、αは、比例定数である。また、汚染状態値（ｃ１−ｃｎ）の変化は、汚染レベル（ｄ１−ｄｎ）の変化に比例する。ここで、αは、比例定数である。よって、汚染状態値（ｃ１−ｃｎ）の変化は、以下のとおりとなる。
【０１１８】
【数１１】
2008529277.tif 000013
ウェハ表面上での汚染レベル（ｄ１−ｄｎ）の変化かつ／または汚染状態値（ｃ１−ｃｎ）の変化は、感度マトリックスＭを使用して、インテリジェント設定点を計算することにより減少することができる。インテリジェント設定点は、以下の式によって与えられる条件付き二次最適化問題を解くことにより最適化することができる。
【０１１９】
【数１２】
2008529277.tif 000014
したがって、インテリジェント設定点を求める手順は、以下のとおりとなる。
【０１２０】
１）名目上の設定点を使用してプロセスを実施し、少なくとも１つのウェハの表面上の選択した位置での汚染状態値かつ／または汚染レベルを求める。汚染レベルは、いくつかの方法を使用して決定することができる。そのうちの１つは、既知のガス分析技術である。また、他の方法としてＧＣＳを使用することができる。さらに、ＭＬＭＳを使用して測定データを得てもよい。
【０１２１】
２）汚染レベルの名目上の値を選択して、変化ベクトルＤ（それは所望の値と測定データの間の差）を作成する。一の実施形態では、所望の値が名目上の値である。また、所望の値は、平均値、最小値、最大値、３−シグマ値または他の計算値であってもよい。
【０１２２】
３）インテリジェント設定点ｒを求めるため、上述の最適化問題を解決する。
【０１２３】
４）前のステップで求めたインテリジェント設定点でレシピを更新して、プロセスを再び実施する。たとえば、更新したレシピを実施することによって更新値を得てもよい。
【０１２４】
５）所望の汚染レベルが達成されるまで反復する。たとえば、所望の汚染レベルは、３−シグマ値、最大値、最小値および平均値の少なくとも１つを含んでよい。反復により収束し、所望の均一性が達成された後、後の使用に備えて、その結果を保存してもよい。ステップ８３０の終了時には、余分な材料はチャンバからパージされており、第１の前駆体材料の単分子層が複数のウェハの表面に吸着されている。
【０１２５】
図１２は、発明の実施形態に従って、第１のパージガスのガス流量を含むレシピ・ステップを示す。一定の流量１２１０は、一般に用いられている先行技術のＡＬＤプロセスに典型的である。インテリジェント設定点（１２２２、１２２４および１２２６）を有する流量１２２０は、ＭＬＤプロセスを操作するための本発明の実施形態を示している。別の実施形態では、異なる数のインテリジェント設定点を使用してもよい。さらに、流量値が異なってもよいし、時間が異なってもよい。
【０１２６】
別の実施形態では、インテリジェント設定点は第１のチャンバ・パージ・プロセス８３０中に、チャンバ圧力を制御するために使用してもよい。図１３は、発明の実施形態におけるパージサイクルの第１の部分での圧力対時間のグラフである。図１４は、発明の実施形態における２つの典型的なパージプロセスでの圧力安定化時間のグラフである。
【０１２７】
図８を再び参照すると、ステップ８４０で第２の堆積プロセスが行われる。第２の堆積プロセス中に、表面飽和ゾーンは、複数のウェハの少なくとも１つの表面上で決定することができ、１又は２以上の表面飽和ゾーンについての１又は２以上のパラメータの決定のために第３の仮想センサを作成することができる。
【０１２８】
第３のプロセスガスをプロセスチャンバへ導入することができる。複数のウェハは、第３のプロセス期間中に、第３のプロセスガスに含まれる第２の反応種（第２の前駆体）に晒される。また、複数のウェハの表面にほぼ均一な膜を堆積することができる。たとえば、第２の前駆体は、複数のウェハの表面に吸着されている第１の前駆体材料の単分子層と反応することができ、そのため、複数のウェハの各々の表面に、Ｓｉ３Ｎ４、Ａｌ２Ｏ３、Ｔａ２Ｏ５およびＨｆＳｉＯＮなどの所望の材料の単分子層が形成される。第３のプロセス期間は、第１の仮想センサ、第２の仮想センサ、第３の仮想センサおよび測定データの少なくとも一つを使用して決定することができる。
【０１２９】
一の実施形態では、第３の仮想センサを反応状態の決定のために作成することができ、表面の反応状態が所望の値にいつ達したかを決定するために使用することができる。表面の反応状態は、複数のウェハの表面における単分子層の第１の前駆体材料と第２の前駆体がいつ完全に反応し、ほぼ均一な膜が複数のウェハの表面上に堆積されたかを決定するために使用することができる。さらに、第３のプロセス期間は、フィード・フォワード・データ、仮想センサ、第２の仮想センサおよび第３の仮想センサの少なくとも１つを使用して決定することができる。
【０１３０】
第３の仮想センサは、図５に示すように、モデル要素（Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、およびＭ４）、制御入力（Ｕ）、外乱入力（Ｄ）、規制出力（Ｚ）、および測定出力（Ｙ）を有する動的モデルを使用して、作成することができる。モデル構造は、Ｚ＝Ｍ１Ｕ＋Ｍ３ＤおよびＹ＝Ｍ２Ｕ＋Ｍ４Ｄと表現することができる。また、モデル構造について異なる表現を用いてよい。また、モデル構造のための異なる表現を使用してもよい。
【０１３１】
たとえば、ＵとＹについては、測定データを得ることができる。Ｄの値は、Ｙ＝Ｍ２Ｕ＋Ｍ４Ｄｅｓｔを使用して推定することができる。また、Ｚの値は、Ｚｅｓｔ＝Ｍ１Ｕ＋Ｍ３Ｄｅｓｔを使用して推定することができる。少なくとも１つの制御入力（Ｕ）は第３のプロセスガスのガスフローであってよい。少なくとも１つの外乱入力（Ｄ）は非測定変数であってよい。少なくとも１つの測定出力（Ｙ）は、第３のプロセスガスの濃度であってよい。また、少なくとも１つの規制出力（Ｚ）は、表面の反応状態を決定するための仮想センサであってよい。本発明の別の実施形態では、異なる数モデル要素を使用してよい。また、モデル要素を異なるアーキテクチャで用意してよい。
【０１３２】
測定データは、規制出力の少なくとも１つについて得ることができる。また、動的モデルは、測定データを使用して確認することができる。一例としては、測定データは、複数の位置で反応したかつ／又は未反応の前駆体の濃度のその場測定を可能とするＭＬＭＳを使用して取得することができる。さらに、ＭＬＭＳを用いて、複数の位置での表面の反応状態かつ／または層厚のその場測定をすることも可能である。また、ＧＣＳや他の光学技術を使用して測定データを得てもよい。
【０１３３】
また、動的なモデルは、第２の反応種（第２の前駆体分子）を含む第３のプロセスガスのプロセスチャンバ内でのフローをモデル化し；ウェハ間のフローを拡散プロセスとしてモデル化し；第２の反応種（第２の前駆体分子）の滞留時間を決定し；１又は２以上の表面飽和ゾーンについて第２の反応種（第２の前駆体分子）の濃度を決定し；１又は２以上の表面飽和ゾーンについて反応速度を決定することを含んでよい。
【０１３４】
たとえば、表面反応状態仮想センサがパーセンテージを測定することができ、また、表面反応状態が約１００％に達するとき、第２の堆積プロセスは終了してよい。別の実施形態では、異なるパーセンテージを使用してよい。また、ある場合には、堆積プロセスは、ウェハの表面に堆積された第１の前駆体と、第２の前駆体との間の飽和表面反応に依存する。たとえば、そのプロセスは自己制限反応であってよい。
【０１３５】
典型的なレシピでは、前駆体を含むガスの流量（約１００ｓｃｃｍ）などのプロセスパラメータ設定点およびチャンバ圧力（約１Ｔｏｒｒ（１３３．３Ｐａ））が、所定の期間、一定に保持される。しかし、本発明は、動的であり、流量を名目上の値のまわりで時間の関数として変えることができるインテリジェント設定点を使用する。これにより、膜均一性を達成する際に更なる自由度を提供することができる。別の実施形態では、インテリジェント設定点は、ステップ８４０の第２の堆積プロセス中に、基板温度、チャンバ温度、およびチャンバ圧力などの他のプロセスパラメータを制御するために使用してよい。また別の実施形態では、名目上の値は必要ない。また別の実施形態では、異なる名目上の値を使用してよい。
【０１３６】
一の実施形態では、第２の前駆体の濃度は、少なくとも１つのウェハ上で放射状要素を使用して決定することができ、放射状要素（ｎ）の各１つで第２の前駆体の濃度ベクトルＤを定義することができる。また、非サイクル項目（ｎｏｎ  ｃｉｒｃｕｌａｒ  ｉｔｅｍｓ）を処理してよく、非放射要素を用いても良い。
【０１３７】
【数１３】
2008529277.tif 000015
第２の前駆体の濃度ベクトルＤの変化は、動的な設定点軌道を使用することにより最小限化することができる。モデルベースの線形または非線形の多重変数制御方法を第２の前駆体の濃度値のモデル化のために使用してよく、ここでは、制御器が、制御されるシステムの数学的なモデルを含む。多重可変制御器は、本明細書に記述されるような現代の制御設計方法のうちのいずれに基づいてもよい。第２の前駆体の濃度モデルは線形であってよく、非線形であってもよく、ＳＩＳＯ又はＭＩＭＯのいずれかであってもよい。多重変数制御方法（つまりＭＩＭＯ）は、すべての入力と、これらが出力に及ぼす影響とを考慮する。第２の前駆体の濃度値のモデル化のために、物理的モデルやデータ駆動モデルなど、他にも幾つかの方法を利用することができる。
【０１３８】
一の実施形態では、第２の前駆体プロセスステップ８４０中に、第２の前駆体の流量設定点は、名目上の値のまわりの小さなウィンドウにおいて変化してよい。これにより、ランの終了時点での前駆体濃度均一性を達成する際に更なる自由度が提供される。他の実施形態では、追加の設定点が第２の前駆体プロセスステップ８４０において用いられる。時間変化インテリジェント設定点軌道を用いて第２の前駆体濃度値をモデル化する際、第２の前駆体の流量の名目上の設定点をブレークポイントベクトルへパラメータ化し、名目上の設定点のまわりの時間変化外乱である、第２の前駆体の流量についてのインテリジェント設定点（ｒ１−ｒｍ）を含むベクトルｒを定義することができる。
【０１３９】
【数１４】
2008529277.tif 000016
また、第２の前駆体プロセス８４０中に、インテリジェント設定点が使用される場合、１又は２以上のプロセス変数が時間変化インテリジェント設定点を有することができる。たとえば、インテリジェント設定点は、チャンバ温度、チャンバ圧力、プロセスガスの化学反応およびウェハ温度を制御するために使用することができる。
【０１４０】
プロセス感度マトリックスＭは、各制御ゾーンについてのブレークポイントの各々で小さな外乱を作ることにより作成することができる。閉ループシステムのモデルを使用すると、これらの外乱によって引き起こされる結果を決定することができる。よって、第２の前駆体の濃度レベルなどの１つのプロセス特性における結果としての外乱（ｄ１−ｄｎ）は、以下のとおりとなる。
【０１４１】
【数１５】
2008529277.tif 000017
最適化作業は、名目上の軌道から得たベクトルＤに見られるウェハ上の変化が結果のベクトルｄにより取り除かれるように、適切なベクトル値ｒを求めることである。たとえば、測定データは、感度マトリックスＭを計算するために使用することができる。
【０１４２】
インテリジェント設定点を作成する際、ウェハ上に堆積される層の結果としての均一性は、ウェハ表面上の種々の位置における分圧、前駆体濃度、ウェハ温度、および反応速度に著しく依存する。フロー設定点の変化に対する表面反応速度の感度やウェハ上の位置での反応速度を計算する方法は、上述のとおりである。名目上の反応状態値（Ｃ１−Ｃｎ）は、第２の前駆体の名目上の濃度レベル（Ｄ１−Ｄｎ）に比例する。ここで、αは比例定数である。また、反応状態値（ｃ１−ｃｎ）の変化は、第２の前駆体の濃度レベル（ｄ１−ｄｎ）の変化に比例する。ここで、αは比例定数である。よって、反応状態値の変化は、以下のとおりとなる。
【０１４３】
【数１６】
2008529277.tif 000018
ウェハ表面上の第２の前駆体の濃度レベル（ｄ１−ｄｎ）の変化かつ／または反応状態値（ｃ１−ｃｎ）の変化は、感度マトリックスＭを使用して、インテリジェント設定点を計算することにより減少することができる。インテリジェント設定点は、以下の式で与えられる条件付き二次最適化問題を解くことにより、最適化することができる。
【０１４４】
【数１７】
2008529277.tif 000019
したがって、インテリジェント設定点を求める手順は以下のとおりとなる。
【０１４５】
１）名目上の設定点を使用してプロセスを実施し、複数のウェハの少なくとも一つの表面上で選択された位置での反応状態値かつ／または第２の前駆体の濃度レベルを求める。前駆体の濃度を測定する方法が幾つかある。そのような方法の一つは、光学センサ（ＯＥＳ、ＯＤＰ）を使用するものである。また、別の方法として、ＭＬＭＳを使用してもよい。
【０１４６】
２）第２の前駆体の濃度レベルの名目上の値を選択して、変化ベクトルＤを作成する。これは、所望の値と測定データの間の差である。一の実施形態では、所望の値が名目上の値であってよい。また、所望の値は、平均値、最小値、最大値、３−シグマ値または他の計算値であってもよい。
【０１４７】
３）インテリジェント設定点ｒを求めるために上記の最適化問題を解く。
【０１４８】
４）前のステップで求めたインテリジェント設定点でレシピを更新し、プロセスを再び実施する。たとえば、更新したレシピを実施することによって更新値を得てもよい。
【０１４９】
５）所望の均一性が達成されるまで反復する。たとえば、所望の均一性は平均値、最小値、最大値、３−シグマ値または表面反応状態についての他の計算値であってよい。反復により収束し、所望の均一性が達成された後、後の使用に備えて、その結果を保存してもよい。
【０１５０】
図１５は、発明の実施形態に従って、第２の前駆体を含むガスのガス流量を含むレシピ・ステップを示す。一定の流量１５１０は、一般に用いられている先行技術のＡＬＤプロセスの典型例である。インテリジェント設定点（１５２２、１５２４および１５２６）を有する流量１５２０は、ＭＬＤプロセスを操作するための本発明の実施形態を示している。図示の実施形態では、第２の前駆体を含むガスの流量が１つのインテリジェント設定点から他のインテリジェント設定点へステップしている。他の実施形態では、インテリジェント設定点の間の遷移は、実質的に線形であってよい。別の実施形態では、異なる数のインテリジェント設定点を使用してよい。また、流量値が異なってよく、時間が異なってもよい。
【０１５１】
図１６は、発明の実施形態に従って、第２の前駆体の濃度値を示す。前駆体の濃度値１６１０は、一般に用いられている先行技術のＡＬＤプロセスの典型例であり、流量は一定に維持されている。前駆体の濃度値１６２０は、ＭＬＤプロセスの操作のためにインテリジェント設定点が使用される本発明の実施形態を示している。両方の場合（１６１０と１６２０）とも、スタックの中の上段、中段、および下段でのデータが示されている。他の実施形態では、異なる前駆体の濃度値を使用してよく、異なる時間を使用してもよい。
【０１５２】
図１７は、本発明の実施形態に従って、第２前駆体の表面飽和値を示す。図示の表面飽和値１７１０は、一般に使用される先行技術のＡＬＤプロセスの典型例であり、流量は一定に維持されている。表面飽和値１７２０は、ＭＬＤプロセスを操作するためにインテリジェント設定点を使用する本発明の実施形態を示している。両方の場合（１７１０と１７２０）とも、スタックの中の上段、中段、および下段でのデータを示している。他の実施形態では、異なる表面飽和値を使用してよく、異なる時間を使用してもよい。
【０１５３】
また、図示の時間の差１７３０は、本発明の実施形態により節約された時間を示している。特に、本発明によれば、たとえば、１００％飽和に達する時間が約７５秒短縮されている。インテリジェント設定点を使用すれば、実質的な時間の節約が実現される。
【０１５４】
図８を再び参照すると、ステップ８５０において、他のチャンバ・パージ・プロセスを行うことができる。たとえば、チャンバ・パージ・プロセスは、チャンバを換気するプロセス、チャンバを清浄化プロセス、および排気プロセスの少なくとも１つを含むことができる。第２のチャンバ・パージ・プロセス８５０中に、複数のウェハの少なくとも１つの表面に表面飽和ゾーンを決定することができる。また、第４の仮想センサは１又は２以上の表面飽和ゾーンについて１又は２以上のパラメータの決定のために作成してよい。第４のプロセスガスは、第４のプロセス期間中にプロセスチャンバへ導入することができる。第４のプロセスガスは、実質的に、第３のプロセスガスをプロセスチャンバから除去する。たとえば、これは、１又は２以上の表面の飽和ゾーンにおける第２の反応種（第２の前駆体）の濃度をほぼゼロにさせることができる。第４のプロセス期間は、仮想センサ、第２の仮想センサ、第３の仮想センサ、第４の仮想センサ、濃度値、フィード・フォワード・データ、および測定値の少なくとも１つを使用して、決定することができる。
【０１５５】
第４の仮想センサは、未反応の第２の前駆体分子の濃度レベル、第３のプロセスガスの濃度レベル、第４のプロセスガスの濃度レベル、およびプロセスからの副生成物の濃度レベルの少なくとも一つが所望の値にいつ達するかを決定するために使用することができる。一の実施形態では、所望の値は、ほぼゼロであってよい。他の実施形態では、所望の値は、ゼロより大きくてもよい。
【０１５６】
第４の仮想センサは、図５に示すように、モデル要素（Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３およびＭ４）、制御入力（Ｕ）、外乱入力（Ｄ）、規制出力（Ｚ）、測定出力（Ｙ）を有する動的なモデルを使用して、作成することができる。モデル構造は、Ｚ＝Ｍ１Ｕ＋Ｍ３ＤおよびＹ＝Ｍ２Ｕ＋Ｍ４Ｄと表現することができる。また、表現の異なるモデル構造を使用してもよい。
【０１５７】
たとえば、ＵとＹについては、測定データを得ることができる。Ｄの値は、Ｙ＝Ｍ２Ｕ＋Ｍ４Ｄｅｓｔを使用して推定することができる。また、Ｚの値はＺｅｓｔ＝Ｍ１Ｕ＋Ｍ３Ｄｅｓｔを使用して推定することができる。少なくとも１つの制御入力（Ｕ）は、不活性ガスを含む第４のプロセスガスのガスフローであってよい。少なくとも１の外乱入力（Ｄ）は、非測定変数であってよい。少なくとも１つの測定出力（Ｙ）は、プロセスチャンバから流出するガス中の未反応の第２の前駆体の濃度であってよい。少なくとも一つの規制出力（Ｚ）は、１又は２以上の表面の飽和ゾーンでの副生成物かつ／または未反応の第２の前駆体分子の濃度を決定するための仮想センサであってよい。
【０１５８】
測定データは、規制出力の少なくとも１つについて得ることができる。また、動的モデルは測定データを使用して確認することができる。一の実施形態では、ＧＣＳを使用して測定データを得てよい。他の実施形態では、他の測定装置を使用してもよい。別の実施形態では、１又は２以上のプロセスステップにおいてエンドポイント検知器としてＧＣＳを使用することができる。
【０１５９】
未反応の第２の前駆体分子かつ／または副生成物の濃度を決定するための仮想センサは、パーセンテージを測定することができる。未反応の第２の前駆体分子かつ／または副生成物の濃度がほぼゼロパーセントに達したとき、第２のチャンバ・パージ・プロセス８５０を終了してよい。他の実施形態では、異なるパーセンテージを使用することができ、異なる濃度を使用することができる。ある場合には、パージプロセスが、チャンバへの流量、チャンバからの流量、チャンバ内での流量、基板間の流量に依存する。
【０１６０】
典型的なレシピでは、パージガスの流量およびチャンバ圧力などのプロセスパラメータ設定点は、パージプロセス中の既知の期間、一定に保持される。
【０１６１】
しかしながら、本発明は、動的であり、名目上の値のまわりでパージガス流量を時間の関数として変化させるインテリジェント設定点を使用する。これにより、膜均一性およびプロセス時間の短縮を達成する際に更なる自由度を提供することができる。別の実施形態では、インテリジェント設定点は、第２のパージプロセス８５０中に、チャンバ圧力、チャンバ温度および基板温度などの他のプロセスパラメータを制御するために使用することができる。別の実施形態では、名目上の値は必要ない。また別の実施形態では、異なる名目上の値を使用してもよい。
【０１６２】
一の実施形態では、第２のパージステップ８５０が、ウェハ表面またはプロセスチャンバからの第３のプロセスガス要素、第２の前駆体分子、かつ／またはウェハ表面やプロセスチャンバからのプロセス副生成物などの汚染源を除去するために使用される。第２のパージプロセス８５０中に、種々の位置での汚染源の濃度レベルを決定するため、様々な反応パラメータを動的モデルと組み合わせて、第２のパージプロセス８５０中の種々の点における汚染源の濃度レベルを決定することができる。汚染源の濃度レベルは、第２のチャンバ・パージ・プロセス８５０中に、パージガスの流量を制御するインテリジェント設定点を含めることにより、より正確に制御することができる。
【０１６３】
一の実施形態では、第２の汚染レベル（濃度）は、少なくとも１つのウェハ上で放射状要素（ｎ）を使用して決定することができる。第２の汚染レベルは、未反応の第２の前駆体分子の濃度レベル、第３のプロセスガスの濃度レベル、第４のプロセスガスの濃度レベル、およびプロセスからの副生成物の濃度レベルの少なくとも１つを含むことができる。第２の汚染レベル（濃度）ベクトルＤは、放射状要素（ｎ）の各１つで定義することができる。また、非サイクル項目（ｎｏｎ  ｃｉｒｃｕｌａｒ  ｉｔｅｍｓ）を処理してよく、非放射要素を用いても良い。
【０１６４】
【数１８】
2008529277.tif 000020
第２の汚染ベクトルＤの変化は、動的な設定点軌道を使用することにより最小限化することができる。モデルベースの線形または非線形の多重変数制御方法を汚染レベルのモデル化のために使用してよく、ここでは、制御器が制御されるシステムの数学的なモデルを含む。多重変数制御器は、本明細書に記述されるような現代の制御設計方法のうちのいずれに基づいてもよい。汚染レベルのモデルは、線形であってよく、非線形であってもよく、ＳＩＳＯ又はＭＩＭＯのいずれかであってもよい。多重変数制御方法（つまりＭＩＭＯ）は、すべての入力と、これらが出力に及ぼす影響とを考慮する。汚染レベルのモデル化のために、物理的モデルやデータ駆動モデルなど、他にも幾つかの方法を利用することができる。
【０１６５】
一の実施形態では、第２のパージプロセスステップ８５０中に、第４のプロセスガスの流量設定点が、名目上の値のまわりの小さなウィンドウにおいて変化してよい。これにより、より早く、より効率的なパージを達成する際に更なる自由度が提供される。他の実施形態では、第２のパージプロセスステップ８５０に追加の設定点を使用してよい。時間変化インテリジェント設定点を用いて第２の汚染レベルをモデル化する際、第４のプロセスガスの流量の名目上の設定点をブレークポイントベクトルへパラメータ化し、名目上の設定点のまわりの時間変化外乱である、第４のプロセスガスの流量についてのインテリジェント設定点（ｒ１−ｒｍ）を含むベクトルｒを定義することができる。
【０１６６】
【数１９】
2008529277.tif 000021
また、第２のパージプロセス８５０中にインテリジェント設定点が使用される場合、１又は２以上のプロセス変数が時間変化インテリジェント設定点を有することができる。たとえば、インテリジェント設定点を使用して、チャンバ温度、チャンバ圧力、第４のプロセスガスの化学反応およびウェハ温度を制御することができる。
【０１６７】
プロセス感度マトリックスＭは、各制御ゾーンについてのブレークポイントの各々で小さな外乱を作ることにより作成することができる。閉ループシステムのモデルを使用すると、これらの外乱によって引き起こされる結果が決定することができる。第２の汚染レベル（濃度）などの１つのプロセス特性における結果としての外乱（ｄ１−ｄｎ）は、以下のとおりとなる。
【０１６８】
【数２０】
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最適化作業は、名目上の軌道から得た汚染レベル（濃度）ベクトルＤに見られるウェハ上の変化が結果のベクトルｄにより取り除かれるよう適切なベクトル値ｒを求めることである。たとえば、感度マトリックスＭを計算するために測定データを使用することができる。
【０１６９】
インテリジェント設定点を作成する際、ウェハ上に堆積される層の結果としての均一性は、第２のパージプロセスの有効性に著しく依存する。また、これは、第４のプロセスガス（パージガス）の流量に依存する。パージガスフロー設定点の変化に対する汚染レベルの感度やウェハ上の位置での汚染レベルを計算する方法は、上述のとおりである。一の実施形態では、第２の名目上の汚染状態値（Ｃ１−Ｃｎ）は、第２の名目上の汚染レベル（Ｄ１−Ｄｎ）に比例する。ここで、αは比例定数である。また、第２の汚染状態値（ｃ１−ｃｎ）の変化は、第２の汚染レベル（ｄ１−ｄｎ）の変化に比例する。ここで、αは比例定数である。よって、反応状態値の変化は、以下のとおりとなる。
【０１７０】
【数２１】
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ウェハ表面上の第２の汚染レベル（ｄ１−ｄｎ）の変化かつ／または第２の汚染状態値（ｃ１−ｃｎ）の変化は、感度マトリックスＭを使用して、インテリジェント設定点を計算することにより減じることができる。インテリジェント設定点は、以下の式で与えられる条件付き二次最適化問題を解くことにより、最適化することができる。
【０１７１】
【数２２】
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したがって、インテリジェント設定点を求める手順は、以下のとおりとなる。
【０１７２】
１）名目上の設定点を使用してプロセスを実施し、少なくとも一つのウェハの表面上の選択された位置での第２の汚染状態値かつ／または第２の汚染レベルを求める。第２の汚染レベルはいくつかの方法を使用して決定することができる。そのような１つの方法は、既知のガス分析技術を使用することである。別の方法として、ＧＣＳを使用してもよい。また、ＭＬＭＳを使用して測定データを得てもよい。
【０１７３】
２）第２の汚染レベルの名目上の値を選択し、所望の値と測定データとの差である変化ベクトルｄを作成する。一の実施形態では、所望の値が名目上の値であってよい。また、所望の値は、平均値、最小値、最大の値、３−シグマ値あるいは他の計算値であってもよい。
【０１７４】
３）インテリジェント設定点ｒを求めるため、上に示した最適化問題を解く。
【０１７５】
４）レシピを前のステップで求めたインテリジェント設定点で更新し、プロセスを再び実施する。たとえば、更新したレシピを実施することによって更新値を得てもよい。
【０１７６】
５）所望の第２の汚染レベルが達成されるまで反復する。たとえば、所望の汚染レベルは、３−シグマ値、最大値、最小値および平均値の少なくとも１つを含むことができる。反復が収束し、所望の均一性が達成された後、その結果を後の使用に備えて保存してもよい。ステップ８５０が終了すると、余剰の材料がチャンバからパージされ、Ｓｉ３Ｎ４、Ａｌ２Ｏ３、Ｔａ２Ｏ５およびＨｆＳｉＯＮなどの単分子層が複数のウェハの表面に堆積される。
【０１７７】
別の実施形態では、第２のチャンバ・パージ・プロセス８５０中にチャンバ圧力を制御するため、同様に、第１のチャンバ・パージ・プロセス８３０の制御のため、インテリジェント設定点を使用することができる。
【０１７８】
図１８は、本発明の実施形態に従って、第２のパージガスのガス流量を含むレシピ・ステップを示す。一定の流量１８１０は、一般に用いられている先行技術のＡＬＤプロセスの典型例である。インテリジェント設定点（１８２２、１８２４および１８２６）を有する流量１８２０は、ＭＬＤプロセスを操作するための本発明の実施形態を示している。他の実施形態では、インテリジェント設定点の数は異なっていて良い。さらに、異なる流量値を使用して良く、異なる時間を使用しても良い。
【０１７９】
図１３および図１４を再び参照すると、図１３は、第２のパージサイクルの第一の部分での圧力対時間のグラフを示し、図１４は、さらに第２のパージサイクルの第２の部分での圧力対時間のグラフを示している。
【０１８０】
図８を再び参照すると、ステップ８６０において、クエリが行われて、ＭＬＤプロセスが完了しているかどうかを決定する。ＭＬＤプロセスが終了している場合、手順８００はステップ８７０で終わる。ＭＬＤプロセスが終了していない場合、手順８００は分岐してステップ８２０に戻る。そして、手順８００は、図８に示すとおり、ステップ８６０のクエリによりＭＬＤプロセスが終了したことが示されるまで、前駆体ステップとパージステップ（８２０から８５０）が反復される。
【０１８１】
ＭＬＤプロセスでは、１又は２以上の単分子層を堆積することができる。また、図８に示すプロセスステップは、何回でも繰り返すことができる。たとえば、動的モデルは、ＭＬＤプロセスがいつ終わったかを決定するために作成することができる。
【０１８２】
また、少なくとも１つの表面飽和ゾーンの膜厚を決定するために追加の仮想センサを作成することができる。また、フィード・フォワード・データ、仮想センサ、第２の仮想センサ、第３の仮想センサ、第４の仮想センサおよび追加の仮想センサの少なくとも１つを使用して、プロセスの終了を決定することができる。
【０１８３】
本発明は、ウェハ内のばらつきを減少するため、ウェハ間のばらつきを減少するため、ロット間のばらつきを減少するため、ＭＬＤスループットを改善するために、動的モデル、仮想センサかつ／またはインテリジェント設定点を含むプロセス・レシピを使用することができる。
【０１８４】
一般に、実時間システムは、動的に複雑で非線形である。それらの過渡応答は、性能上重要であり、決定することは多くの場合難しい。システムの出力は、未知の外乱によって影響される。一般に、ＭＩＭＯシステムについては、各入力（たとえばガスフロー）は多数の出力（たとえばガスフロー、膜厚）に影響を与える。本発明によれば、ＭＬＤシステムのようなプロセスシステムの動的な振る舞いについて記述するモデルが作成される。
【０１８５】
動的モデルを作成する幾つかの方法を利用することができる。それらの方法として、温度、圧力、ガスフローおよび反応論に基づいた第一原理モデル、およびＭＬＤプロセスシステムのようなプロセスシステムから収集される実時間データで作成されるオン・ライン・モデルが含まれる。
【０１８６】
モデル方法論では、データ駆動オン・ライン・モデリングを使用することにより既知のウェハパラメータでモデル・ライブラリを作成することができ、予想されるウェハのばらつきの範囲を１組のモデルを使用してカバーすることができる。モデル開発中、Ｍａｔｌａｂのような適切なソフトウェア・シミュレーション・アプリケーションで適切なマイクロプロセッサ上に数学的にモデルを実施することができる。ソフトウェア・アプリケーションは、物理的な実行近似を実行するために操作される適切な電子計算機かマイクロプロセッサ上に存在する。しかしながら、本発明では、他の数的方法が想定される。
【０１８７】
上記の教示に照らし、本発明を種々に修正し、変更することができる。したがって、本発明は、明細書中に具体的に記載されたとおりでなく、添付の特許請求の範囲内で実施され得ると理解すべきである。
【図面の簡単な説明】
【０１８８】
【図１】本発明の実施形態に従い、ＭＬＤシステムのブロック略図を示す。
【図２】本発明の実施形態に従い、多数孔導入方式の例を示す。
【図３】本発明の実施形態に従い、多変数制御を含むＭＬＤプロセスシステムの略図を示す。
【図４】本発明の実施形態に従い、仮想センサの略図を示す。
【図５】本発明の実施形態に従い、ＭＬＤプロセスシステムのダイナミックなモデルの略図を示す。
【図６】本発明の実施形態による反応炉モデルのブロック図を示す。
【図７】本発明の実施形態による多数位置測定基板が示されている。
【図８】本発明の実施形態による単分子層堆積（ＭＬＤ）プロセスシステムを操作するための方法の簡略化したフローチャートを示す。
【図９】本発明の実施形態による第１の前駆体を含むガスのガス流量を含むレシピ・ステップを示す。
【図１０】本発明の実施形態による第１の前駆体の濃度値を示す。
【図１１】本発明の実施形態に従い、第１の前駆体の表面飽和値を示す。
【図１２】本発明の実施形態に従い、第１のパージガスのガス流量を含むレシピ・ステップを示す。
【図１３】本発明の実施形態に従い、パージサイクルの第１の部分についての圧力対時間の関係を示すグラフである。
【図１４】本発明の実施形態に従い、第２の例示のパージプロセスについての圧力案低下時間を示すグラブである。
【図１５】本発明の実施形態に従い、第２の前駆体を含むガスのガス流両を含むレシピ・ステップを示す。
【図１６】本発明の実施形態に従い、第２の前駆体の濃度値を示す。
【図１７】本発明の実施形態に従い、第２の前駆体の表面飽和値を示す。
【図１８】本発明の実施形態に従い、第２のパージガスのガス流量を含むレシピ・ステップを示す。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【国際調査報告】
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