ICP（ 誘導結合型プラズマ ）の放電開始から周期定常に移行するまでの非定常解析 - ICP true transient simulation at the ignition -

プラズマの着火は，装置を開発する立場からはしばしば重要な問題となります．安定して再現性よく放電がスタートするかどうかは自明ではなく，異常放電が起きにくくしたり，安定して放電開始が出来るようにするために，様々な工夫が施されるのが一般的です．また，低圧高密度プラズマを用いた Etching プロセス等では，圧力が精度よく制御されているにも関わらず，放電開始直後には圧力が一瞬変動します（筆者自身の経験ですが）．更には，放電開始時（着火時）には，いったいどのような現象が起きているのか，という素朴な疑問もあります．

ICP Simulatiom の多くは，周波数領域（ frequency domain ）による計算を行うことにより，周期定常状態を求めます．この方法では，1周期の間に掛かる平均的なエネルギーを計算し，定常計算によって解を求めるので，計算時間も短く，広く用いられている方法です．しかし，放電開始時に何が起きているかをシミュレーションによって検討・理解するには，非定常の解析が必要となります．

時間領域（ time domain ）によるプラズマのシミュレーションでは，プラズマ生成の様子を非定常で解析することが可能です．しかしながら，非常に小さな time step を用いる必要があることから，膨大な計算時間が掛かるという問題があります．以下では，非常に長い計算時間を要した結果ですが，放電開始の様子についてご紹介致します．

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始めに，計算モデルの概略を Fig. 1 に示します．

ガスは，Ar が上部から流入し，サセプターの周囲から排気されると仮定しています．RF電力は，２ターンのコイルによって供給されます（周波数：13.56MHz）．サセプターは，８インチ基板よりもやや大きい寸法としています．

Fig. 1 計算モデル（二次元軸対称）

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非定常計算結果を示す前に，定常計算の結果を幾つか示します．

計算結果は，option の選び方によって定量的には異なった結果となりますが，計算時間を少しでも短くするために，以下のような比較的簡易な option を用いました．

viscosity : Sutherland's law
specific heat : Consant ( 520 J/kg-K )
thermal conductivity : Prandtl Number ( 0.707 )
mass diffusitivity : Schmit Number ( 0.7 )
mobility : From Diffusivity
ion diffusion : same as neutrals

以下に，計算結果の一例を示します．

Fig. 2 流速分布（ velocity mangnitude ) 及び 流れ関数（ stream function ）

流れの速い領域は，ガスの流入部付近のみとなっています．また，流れは典型的な層流です．

Fig. 3 絶対圧力 ( absolute pressure ) 及び 温度（ gas temperature )

圧力は，チャンバー内の広い範囲でほぼ同じ圧力に維持されており，ガスの流入部付近でのみ，やや高い圧力になっていることが分かります．ガス温度は，プラズマ中心では壁面（ 300K ）と比べて 300K 以上高い値を示しています．ガスの密度は，理想気体 ( ideal gas law ) を仮定して計算していますが，温度が倍以上，ということは，数密度は 300K の壁面近傍の半分にまで減っていることを意味します．

CFD-ACE+ では，反応モデルの中に momentum transfer ( elastic collision ) のステップを含めることにより，ガスの温度上昇を加味することが可能です．本モデルでは，このステップを考慮し，更に，壁の slip （ Kn 数が 1 に近い条件で生じる壁でのスリップ）を考慮しています．

Fig. 4　渦電流（ J_eddy ）及び 吸収電力 ( Power dissipation )

明らかに，コイルに近い領域に偏っていることを示しています．

Fig. 5　Ar+ の数密度（ AR+ number density ) 及び Ar* の数密度（ Ar* number density )

Ar+ イオンは，プラズマの中央で高い一方で，励起準位の Ar* は，プラズマ密度の高い領域の外側で高くなる傾向を示しています．なお，本プラズマシミュレーションでは，両極性拡散を仮定した計算手法を用いているため，電子密度の分布と Ar イオン密度の分布は同じ結果となります．

Fig. 6　両極性電位（ ambipolar potential ) 及び 電子温度 ( Te ）

電位分布の結果は，広い領域で 35～ 40V 程度，電子温度は，アンテナ近傍で最も高く，おおそ 2.1eV という結果になりました．

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次に，非定常計算の結果を示します．なお，計算中，Ne や Te がどのような変化をするかをモニターしてみました．

Fig. 7　モニターした position

得られた時刻歴は，以下のようになっています．

Fig. 8　Ne の時刻歴

Ne の値は，一度最大値に到達した後，やや下がることが分かります．

Fig. 9　Te の時刻歴

Te の値は，放電直後にかなり高い値を示しますが，急激に現象し，その後ゆっくりと定常状態に近づくことが分かります．
以下に，放電直後の 500step，及び，5000step の結果を示します．

Fig. 10　Ne 及び Te の時刻歴（計算開始後の 500step の結果）

Te は，最初の数周期で 6eV 前後に到達し，その後，Ne がゆっくり上昇を始めることが分かります．

Fig. 11　Ne 及び Te の時刻歴（計算開始後の 5000step の結果）

Te は，最大で 7eV 弱まで上昇していますが，Ne の値が17乗のオーダーに到達するのは，すでに Te が 5eV 前後まで下がった後だということが分かります．このように，Te は短い時間で急激な変化をしますが，Ne の値は，電子温度に比べてゆっくり変わることが分かりました．

さて，以下に，プラズマが成長しながら，徐々にチャンバーの中央へと向う様子を示すアニメーションを示します．

Fig. 12　放電開始以降の Ne 及び Te の分布（アニメーション）

予想されるように，始めはアンテナに近い領域で Ne の高いリング上のプラズマが生成されます．そして，時間が経過するに従って，定常状態の結果に示されるように，チャンバーの中央へと高密度の領域がシュリンクして行く様子が分かります．

Fig. 13　放電開始以降の 圧力 及び 流速 の分布（アニメーション）

プラズマの成長とシュリンクに伴い，内部の圧力や流速は，ダイナミックに変化することがシミュレーションの結果から推測されます．圧力は，始めにアンテナ近傍で高くなり，チャンバー内へと伝搬して行きます．流速も，アンテナ近傍で高くなり，同様にチャンバー内へと伝搬して行きます．流速の最大値は，最大で 50m/s 以上という非常に速い値に到達し，内部で跳ね返るように最終的には outlet に向ってガスが向うと考えられます．

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最後に，1周期の中での変化について，渦電流・ベクトルポテンシャル（Az）の結果を以下に示します．Fig. 4 の渦電流（ J_eddy ）は，定常解析の結果ですが，実際には，RFコイルの電流が変化するにつれて，渦電流も変化します．

Fig. 14　渦電流（ J_eddy ）及び ベクトルポテンシャル（Az）の分布（アニメーション）

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本計算では，用いた grid が計算精度を保つのに十分ではなかった為，計算の最後の方では，十分収束した結果になりませんでしたが，放電直後にどのような現象が起きているかを，シミュレーションを利用して理解することができます．また，これらの結果は，過去の経験を裏付けると共に，着火という難易度の高い問題に取り組む第一段階と考えられます．

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本計算は，現在 grid を修正し，ベターな結果が得られるように再計算中です．また，CFD-ACE+ で利用できる CCP mode による解析を行うことにより，より現実的な解析も可能で，現在，その計算にも取り組んでいます．

この CCP mode によるシミュレーション手法を確立することで，放電開始時の異常放電がどういう箇所で起き易いか，という問題に対し，その対策を考えるヒントを与えると期待されます．