講演情報
[16p-K202-4]汎用機械学習ポテンシャルを用いたTiN成膜中H2 purgeの効果の解析
〇門田 太一1、吉田 美結3、村上 透唯3、森川 良忠3、李 虎2 (1.TEL、2.TEA、3.大阪大学)
キーワード：
窒化チタン、原子層堆積法、汎用機械学習ポテンシャル
窒化チタン(TiN) は優れた電気伝導性、機械的強度、熱的安定性などの観点から半導体の電極、配線材料として幅広い工程に使われている。TiN の低抵抗化の手段の一つとして四塩化チタン(TiCl4) flow とNH3 flow のサイクルのシーケンス中にH2 パージを導入することが有効である。本研究ではH2 purge のメカニズムを汎用機械学習ポテンシャルPFPを用いた分子動力学(MD) 計算とNEB 法による活性化エネルギー計算から検証した。