On phenomena in ionized gases

 Simulation of Plasma Processing with FPS3D 

 

P. Moroz

P

1

P

, 

U

D. J. Moroz

UP

2

P

 

 

P 

1

P

US TDC, TEL Technology Center, America, LLC, Billerica, MA, USA 

P 

 

2

P

 School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University, Cambridge, MA, USA 

 

Simulation of plasma processing via a Monte Carlo feature-scale simulator FPS3D is demonstrated 

by  two  very  different  examples:  simulation  of  etching  and  implantation  for  the  case  of  Ar/Cl

2

 

plasma,  and  simulation  of  atomic  layer  deposition  with  a  cyclic  process  of  dichlorosilane  gas 

followed by the ammonia plasma. Comparison with experiments is provided.  

 

1. Introduction - FPS3D. 

Feature-scale  simulations  allow  reasonably  fast 

simulation  of  etching  or  deposition  profiles.  These 

simulations are many orders of magnitude faster that 

the  higher  accuracy  MD  methods.  There  have  been 

many  types  of  feature-scale  simulators  developed 

since  the  1970s,  and  their  capabilities  differ 

significantly from each other. 

FPS3D is a general software package designed to 

be  applicable  to  any  situation  met  by  the 

semiconductor industry, be that etching, deposition, 

implantation,  atomic  layer  processing,  etc.,  or  any 

combination  of  these.  FPS3D  uses  a  cellular  model 

for representing solid materials, but that model goes 

well  beyond  the  traditional  approach.  In  FPS3D, 

each  cell  can  contain  different  molecules  and  the 

number of molecules per cell is not fixed but rather 

is  determined  by  the  volume  of  the  cell  and  by  the 

size  of  molecules  it  contains.  Also,  FPS3D  uses 

Monte  Carlo  pseudo-particles  for  representing  all 

incoming  fluxes.  These  particles  are  launched  such 

that  statistically  they  represent  given  angle-energy 

distributions of all relevant fluxes of species coming 

to the surface. Each particle typically contains many 

molecules,  but  preferably  significantly  fewer  than 

the  number  of  molecules  in  a  full  cell.  Upon 

collision of such a particle with a solid material, the 

code  determines  a  set  of  involved  cells  where 

interactions  occur  and  computes  the  output  on  the 

basis of user-specified reactions. 

FPS3D  is  free  from  many  limiting  assumptions 

of most other feature-scale simulators. For etching it 

allows  simultaneously  calculation  or  implantation, 

and  for  deposition,  it  allows  materials  to  grow  in 

accordance  with  their  density,  and  in  accordance 

with the actual sizes of participating molecules.  

 

2. Two Examples of FPS3D Simulations 

    FPS3D can be applied to features of different 

scales  ranging  from  nanometers

3

  to  microns

2

. 

By  selecting  proper  sizes  of  material  cells  and 

incoming  particles,  the  code  obtains  reasonable 

accuracy within reasonable calculation time. 

 

2.1. Etching/Implantation with Ar/Cl

2

 plasma 

To setup surface reactions for the case of Ar/Cl

2

 

plasma  etching  of  Si,  FPS3D  was  run  with  the  low 

ion  energies  of  35,  55  and  75  eV.  Results  of 

simulations were able to reproduce the experimental 

data

4

. High-aspect ratio etching often requires high-

energy  ions.  We  have  used  the  same  chemistry  for 

the  case  with  high  energy  Ar+  ions  of  1.5  keV. 

Energetic  ions  penetrate  deep  into  material,  and 

sometimes  could  lead  to  plasma-induced  damage. 

We simulated this process both in 2D and 3D. 

  

2.2. SiN Atomic Layer Deposition with Cycles of 

Dichlorosilane and Ammonia Plasma  

We  considered  a  case  of  SiN  ALD    that  uses 

cycles  of  dichlorosilane  gas  deposition  followed  by 

the  nitration  by  ammonia  plasma.  This  case  is 

interesting  because  it  results  in  the  deposition  of  1 

ML only after two cycles. We believe that one of the 

main reasons for this is steric hindrance by SiH

2

Cl

2

 

molecules.  FPS3D  is  designed  to  take  steric 

hindrance  into  account.  This  large  molecule  could 

cover  two  interaction  sites  on  the  surface, 

preventing  those  sites  from  interacting  with  other 

molecules  until  the  large  molecule  reacts  and 

reaction  sites  become  accessible  again.  Results  of 

simulations are compared with experiments

5

.  

 

References 

[1] P. Moroz, D.J. Moroz, ECS Transactions, 50 61 

(2013). 

[2]  P.  Moroz,  D.  J.  Moroz,  J.  Physics:  CS  550 

(2014) 012030 (2014). 

[3] P. Moroz, D. J. Moroz, to be published in Japan. 

J. Appl. Phys. (2017). 

[4] 

J. P. Chang, A. P. Mahorowala, H. H. Sawin, 

J. Vac. Sci. Technol. A 16, 217 (1998).

 

[5] H. Goto, K. Shibahara, S. Yokoyama, 

Appl. Phys. Lett. 68, 3257 (1996). 

Topic 14 

157

XXXIII ICPIG, July 9-14, 2017, Estoril/Lisbon, Portugal 

 

 

Determination of collisional quenching rate coefficients of metastable 

excited atoms Ar(

3

P

2

) by Ar and H

2

O  

 

U

S. Suzuki

UP

1

P

, Y. Usui

1

, H. Itoh

P

1

P

 (Chiba Institute of Technology) 

 

P

1

P

 Department of Electrical, Electronic and Computer Engineering, Chiba Institute of Technology, Tsudanuma, 

Narashino, Chiba  275-0016, Japan

 

 

We observed the transient current after turning off the UV light illuminating a cathode used to supply the 

photoemission current in a Townsend discharge to measure the effective lifetime of the metastable excited 

atoms Ar(

3

P

2

). The diffusion coefficient of Ar(

3

P

2

) in argon, the reflection coefficient of Ar(

3

P

2

) at the 

electrode surface and the collisional quenching rate coefficient of Ar(

3

P

2

) by ground-state atoms Ar(

1

S

0

) 

were determined from the observed effective lifetime of Ar(

3

P

2

). Moreover, the collisional quenching rate 

coefficient of Ar(

3

P

2

) by H

2

O was also determined. 

 

 

1. Introduction 

In this study, the three fundamental coefficients of 

metastable excited atoms Ar(

3

P

2

) were determined by 

a non-spectroscopic measurement  and  curve  fitting  

to theoretical values of the effective lifetime derived 

from the solution of the diffusion equation.  

2. Experimental apparatus and method 

Details of the experimental apparatus and the 

procedure used for numerical analysis  have  already 

been reported [1,2].  The purity of Ar gas used in the 

experiment was 99.999%. 

3. Experimental results and discussion 

 In figure 1, the four solid lines show the observed 

effective lifetime 

τ

1

 of Ar(

3

P

2

) in Ar plotted against 

the gas pressure for different gap lengths. From the 

results, we determined the diffusion coefficient D

m1

 

of Ar(

3

P

2

), the collisional quenching rate coefficient 

k of Ar(

3

P

2

)

 

by Ar(

1

S

0

) and the reflection coefficient 

R  of  Ar(

3

P

2

)  at the electrode  to be  42.2±1.4  cm

2

/s, 

(2.96±0.05)×10

-15

 cm

3

/s and 0.13±0.02, respectively. 

The  value of k  is  consistent  with  that reported by 

Molnar [3] and also with values previously obtained  

by spectroscopic measurement [4-7]. 

The 

temperature dependence of k(T) was also derived as  

k=3.9×10

-7

exp(-5700/T) [300≦T≦343 K].  

On the basis of the results, the experiments were 

extended  to  an  Ar/H

2

O(112  ppm) mixture  and the 

preliminary  results  are  shown in Fig. 1. The 

collisional quenching rate coefficient k’ of Ar(

3

P

2

) by 

H

2

O was determined to be 2.3×10

-10

 cm

3

/s, which is 

10

5

 times larger than the value of k. Our value k’ was 

consistent with those reported by Bourene  and Le 

Calvè  [8] and Balamuta and  coworkers  [9, 10] of 

1.84×10

-10

 cm

3

/s and 2.16×10

-10

  cm

3

/s, respectively, 

who described the generation of O, H and OH as the 

by-products of H

2

O.  

4. References 

[1] S.Suzuki and H.Itoh, J. Phys. D: Appl. Phys. 49 

(2016) 185202. 

[2]  S.Suzuki, H.Itoh, N.Ikuta and H.Sekizawa,  J. 

Phys. D: Appl. Phys. 25 (1992) 1568-1573. 

[3] J. P. Molnar, Phys. Rev. 83 (1951) 940-952. 

[4]  A.  H. Furch and F. A. Grant,  Phys.  Rev. 104 

(1956) 356-361. 

[5] E. Ellis and N. D. Twiddy, J. Phys. B: At. Mol. 

Phys. 2 (1969) 1366-1377. 

[6]  A.V. Phelps and J. P. Molnar,  Phys. Rev. 89 

(1953) 1202-1208. 

[7] R. A. Gutcheck and E. C. Zipf Bull, Am. Phys. 

Soc. 17 (1972) 395. 

[8] M. Bourène and J. Le Calvé, J. Chem. Phys. 58 

(1973) 1452. 

[9] J. Balamuta and M.F. Golde, J. Chem. Phys. 76 

(1982) 2430. 

[10] J. Balamuta, M.F. Golde and Yueh-Se Ho, J. 

Chem. Phys. 79 (1983) 2822. 

Topic number 1 

Gas pressure  p

0

  (Torr)

E

ff

ec

ti

v

e 

li

fe

ti

m

e 

 t

1

  

(m

s)

 d=1.5cm

 d=1.2cm

 d=1.0cm

 d=0.7cm

Ar

Ar/H

2

O(112ppm)

0.1

1

10

100

0.1

1

10

 

Fig. 1 Effective lifetime of metastable excited atoms 

Ar(

3

P

2

) in Ar. 

158

XXXIII ICPIG, July 9-14, 2017, Estoril/Lisbon, Portugal 

 

 

Rate equation analysis of ROS/RNS in plasma-treated water 

 

K. Takahashi

P

1

P

, S. Kawaguchi

UP

1

P

, K. Satoh

1

, H. Kawaguchi

1

, 

I. Timoshkin

2

, M. Given

2

, and S. MacGregor

2

 

 

P

1

P

 Muroran Institute of Technology, Muroran, Japan 

P

2

P

 University of Strathclyde, Glasgow, UK

 

 

The concentrations of H

2

O

2

, NO

2

-

, and NO

3

-

 as reactive oxygen species and reactive nitrogen species 

in water, exposed to a pulsed discharge in nitrogen atmosphere, are calculated using rate equations 

coupled with acid-base equilibrium between NO

2

-

 and HNO

2

 and a chemical reaction between H

2

O

2

 

and  HNO

2

,  considering  the  temporal  variations  of  flux  rates  of  H

2

O

2

,  NO

2

-

,  and  NO

3

-

,  which  is 

estimated from measurement data in our previous work. Furthermore, the calculated concentrations 

are fitted to the measurement values. It is found that the calculated concentrations are in approximate 

agreement with the measured data. It is also found that the generation rates of H

2

O

2

, NO

2

-

 and NO

3

-

 

are estimated to be 9.5×10

-7

, 4.5×10

-7

, and 2.5×10

-7

 M/s. 

 

1. Introduction 

In  recent  years,  plasma-treated  water,  in  which 

reactive oxygen species and reactive nitrogen species 

(ROS/RNS) dissolve, has gained increasing attention, 

because ROS/RNS in the plasma-treated water, such 

as  H

2

O

2

  (hydrogen  peroxide),  NO

2

-

  (nitrite  ion), 

HOONO (peroxynitrous acid), and NO

3

-

 (nitrate ion), 

and/or synergistic effects between these species play 

a key role in various applications such as disinfection 

[1]  and  plant  growth  promoting  [2].  To  selectively 

and/or effectively produce the ROS/RNS and utilize 

the plasma-treated water effectively and efficiently, it 

is  important  to  clarify  the  generation  process  of  the 

ROS/RNS;  however,  the  generation  process  has  not 

yet  been  clarified.  In  this  work,  we  calculated  the 

ROS/RNS  concentrations  in  water,  exposed  to  a 

pulsed discharge in nitrogen atmosphere, by solving 

rate  equations  coupled  with  acid-base  equilibrium, 

and  fitted  the  results  to  measurement  values  in  our 

previous work [3]. 

 

2. Calculation methods and conditions 

H

2

O

2

,  NO

2

-

  and  NO

3

-

  are  produced  in  the  water, 

and  the  pH  of  the  water  decreases  with  plasma 

exposure.  NO

2

-

  is  in  acid-base  equilibrium  with 

HNO

2

 (nitrous acid), and HNO

2

 reacts with H

2

O

2

 to 

form  NO

3

-

 

as  shown  in  Eq.  (1)  [4];  therefore,  the 

concentrations  of  H

2

O

2

,  NO

2

-

,  NO

3

-

,  and  HNO

2

  as 

functions of time t are expressed by rate equations as 

shown in Eqs. (2)-(7).  

H

2

O

2

 + HNO

2

 + H

+

 → NO

3

-

 + H

2

O + 2H

+

 

(1) 

 

(2) 

 

(3) 

 

(4) 

 

(5) 

 

(6) 

 

(7) 

Here,  [M],  F(t),  G

M

,  k,  and  f

M

  represent  the 

concentration of product M, the time variation of flux, 

the  generation  rate of product M, rate  constant,  and 

the abundance ratio of product M, respectively. The 

time  variation  of  flux  is  estimated  from  the 

differential coefficient of the measured concentration 

variations of NO

2

-

 and NO

3

-

, and the abundance ratio 

is  calculated  from  the  pH  of  water,  which  is  the 

measured  data.  The  concentrations  of  H

2

O

2

,  NO

2

-

, 

and  NO

3

-

  are  calculated  using  the  4th  order  Runge-

Kutta method, and fitted to the  measurement values 

by varying G

M

 and k. 

 

3. Results and discussion 

The calculated concentrations of H

2

O

2

, NO

2

-

 and 

NO

3

-

  as  functions  of  time  are  in  approximate 

agreement  with  the  measurement  values.  Therefore, 

NO

2

-

 is converted into HNO

2

 under acidic conditions, 

and then HNO

2

 reacts with H

2

O

2

 to form NO

3

-

. It is 

found  that  the  generation  rates  of  H

2

O

2

,  NO

2

-

  and 

NO

3

-

 for the plasma treated water are estimated to be 

9.5×10

-7

, 4.5×10

-7

, and 2.5×10

-7

 M/s. 

 

4. References 

[1]  A.  Kojtari,  T.K.  Ercan,  J.  Smith,  G.  Friedman, 

R.B. Sensenig, S. Tyagi, S.G. Joshi, H-F. Ji, and A.D. 

Brooks, J. Nanomed. Biother. Discov. 4 (2013) 120. 

[2] K. Takaki, J. HTSJ, 51 (2012) 64. 

[3] K. Takahashi, K. Satoh, H. Itoh, H. Kawaguchi, I. 

Timoshkin,  M.  Given,  and  S.  MacGregor,  Jpn.  J. 

Appl. Phys. 55 (2016) 07LF01. 

[4] G. Merényi, J. Lind, G. Czapski, and S. Goldstein, 

Inorg. Chem. 42 (2003) 3796. 

Topic Number: 17 

]

H

][

HNO

][

O

H

[

)

(

d

]

O

d[H

2

2

2

O

H

2

2

2

2







k

G

t

F

t

]

H

][

HNO

][

O

H

[

)

(

d

]

d[NO

2

2

2

NO

3

3











k

G

t

F

t

]

H

][

HNO

][

O

H

[

d

]

d[HNO

2

2

2

2





 k

t

])

HNO

[

]

NO

([

]

[NO

2

2

NO

2

2











f

])

HNO

[

]

NO

([

]

[HNO

2

2

HNO

2

2







f







2

NO

2

)

(

d

]

d[NO

G

t

F

t

159

XXXIII ICPIG, July 9-14, 2017, Estoril/Lisbon, Portugal 

 

 

 A modified fluid simulation of an inductively coupled plasma discharge 

with radio frequency bias considering heat transfer effect 

 

Y. D. Jeong

P

1

P

, 

U

Y. J. Lee

UP

1

P

, D. C. Kwon

P

2

P

, H. H. Choe

P

1

P

 

 

P

1

P

 School of Electronics and Information Engineering, Korea Aerospace University, Goyang, Republic of Korea 

P

2

P

 Plasma Technology Research Center, National Fusion Research Institute, Gunsan, Republic of Korea 

 

The plasma characteristics in an inductively coupled plasma (ICP) discharge with radio frequency 

bias (RF) were investigated. A two-dimensional axisymmetric structure  was  simulated  by  using  a 

modified fluid model. Large and multi-size zones were used for the calculations of the Two-Term 

Boltzmann approximation electron energy distribution function (EEDF) and ion energy distribution 

function (IEDF) calculated by using spatial averaged plasma parameters. The energy and mobility of 

ion were calculated by using the IEDF at each zone. In addition, the heat transfer was considered. 

Voltage drop across the coils due to the reactance were considered that the capacitive field effect of 

the antenna was also considered. Effects of these application were analysed. 

 

 

1. Introduction 

Simulations  for  an  inductively  coupled  plasma 

(ICP)  Argon  discharge  with  radio  frequency  (RF) 

bias  for  semiconductor  device  processes  were 

conducted 

and 

plasma 

characteristics 

were 

investigated. 

Although  the  fluid  model,  one  of  the  models 

describing the plasma, has some accuracy problems, 

it  provides  relatively  rapid  computation  and 

satisfactory 

solution 

for 

moderate 

pressure 

conditions  [1-2].  The  simulation  model  is  based  on 

this. 

In  this  study,  a  two-dimensional  axisymmetric 

structure was used for the simulation.  Voltage  drop 

of the antenna coil is considered and this effect was 

investigated.  In  addition,  the  electron  energy 

distribution  function  (EEDF)  was  calculated.  The 

EEDF  is  a  dominant  factor  for  determining  plasma 

characteristics,  since  it  is  a  key  parameter  in 

calculations of electron transport properties (e.g., the 

electron  mobility,  the  electron  diffusivity,  reaction 

coefficients).  Ion  temperature  and  mobility  were 

computed  using  particle  tracing  mechanism.  The 

effects of these applications were studied.