• 每层数百万张图像 • 不同层和区域的图像变化 • 样品制备和成像的异常 • 特征尺寸小/特征之间的间隙窄
然而,令人印象深刻的高 PCE 是使用氮气中不可升级的旋涂法从小面积电池(< 1 cm 2 )获得的。[1–3] 为了使 PSC 具有商业可行性,开发在环境空气中低成本大面积制造工艺势在必行。工业上可用于大面积涂覆的许多工艺,例如浸涂、刮刀涂覆和狭缝模涂覆等。其中,狭缝模涂覆是优选的,因为它可以精确控制涂层厚度和溶液使用量(即材料浪费最少)。[4–7] 狭缝模涂覆也适合用于连续工艺,这可以进一步降低制造成本。高性能 PSC 已经通过刮刀涂覆、狭缝模涂覆和喷涂等可扩展工艺制造出来。[8–14] 然而,大多数研究集中在受控环境下的钙钛矿层处理。关于在环境空气中操作的可扩展工艺的报道有限。 [15–18] 常用的 pin 型 PSC 结构包含通过溶液工艺沉积的四层,这四层包括空穴传输层 (HTL)、光吸收钙钛矿层、电子传输层 (ETL) 和功函数调节层 (WFL)。首先,为实现可扩展的工艺,每层加工过程中使用的所有溶剂都应无毒。[19–21] 然后,在每层的合适化学组成、溶剂类型、薄膜形貌控制、层间兼容性、每层的稳定性之间的平衡以拥有可行的环境空气处理系统在科学和工程方面都是相当具有挑战性的。PSC 每层的薄膜形貌和兼容性由每层的化学组成和工艺条件控制。对于钙钛矿层,薄膜形貌由溶剂蒸发和结晶的动力学速率决定。[22–23] 对于旋涂,大多数溶剂通过涂布机旋转和反溶剂滴落迅速去除。 [24] 但狭缝涂布的溶剂挥发速度低于旋涂。[17,25–26] 采用反溶剂浴、气体淬火和预热基片法等策略来增加溶剂挥发速度。[11,27–31] 虽然可以实现高PCE器件,但结果仅限于小面积基片。如果
1 样品为使用 #1581 或 7781 玻璃的 12 层层压板。 2 应验证每层层压板的可燃树脂含量为 28% 至 33.6%(可使用通常用于玻璃纤维增强材料的烧尽法验证树脂含量)。对于可燃性测试,应使用双层玻璃纤维织物层压板,每层的经向相同。 存储 Epocast ® 50-A1 树脂/硬化剂 9816 应存放在干燥处,存放在原装密封容器中,温度介于 2°C 至 40°C(35.6°F 至 104°F)之间。每次使用后,请重新密封容器。在这些存储条件下,产品的保质期为自发货之日起 1 年(到期日期可能因客户规格而异)。产品不应暴露在直射阳光下。
1 样品为使用 #1581 或 7781 玻璃的 12 层层压板(否则为纯树脂样品)。 2 样品也可在 77°F 下固化 1 小时 + 在 212°F 下固化 2 小时 3 应验证每层层压板的可燃树脂含量为 28 至 33.6%(可使用通常用于玻璃纤维增强材料的烧尽法验证树脂含量)。对于可燃性测试,应使用两层玻璃纤维织物层压板,每层的经向相同。 存储 Epocast ® 50-A1 树脂/硬化剂 946 应存放在干燥处,放在原装密封容器中,温度在 2°C 至 40°C(35.6°F 至 104°F)之间。每次使用后应重新密封容器。在这些储存条件下,产品自发货之日起保质期为 1 年(有效期可能因客户要求而异)。产品不应暴露在直射阳光下。
– 1) ASP 随着每个节点而跳跃。过渡到 HBM3E 预计将使 HBM ASP 每 GB 提高约 25%。HBM4 预计将比 HBM3E 额外获得约 50% 的价格溢价。– 2) 每层 GB 增加:HBM3E 与 HBM3 相比,每层 GB 增加 50%。HBM4E 将再次改进 HBM3E/HBM4。– 3) 层数增加:12Hi 的采用在 2024 年下半年开始,主要采用在 2025 年 Blackwell 加速时。HBM4 预计将在 2025 年年底推出,采用时间为 2026 年。HBM4E 应该会看到 16hi(甚至可能更高),从而进一步增加 GB/单位。– 4) 围绕每个加速器设计了更多 HBM 单元。 HBM3E 12hi 的出货量应在 24 年达到 800 万片,然后在 25 年跃升 7 倍至 5700 万片,然后在 26 年实现 HBM4 12hi 的商业化。图 1 27 年以后,HBM4E 预计将具有 16 至 20 层。SK Hynix 最近表示乐观,认为混合键合可以实现堆叠超过 20 层,而高度不超过 775 微米。
AMS 2759/8 EE B 180601 参见特别说明 SAE 离子渗氮 1.可以使用红外高温计测量温度。2.渗氮温度可以低于回火或时效温度 50 度,前提是芯部硬度不会降低。3. 对于小负载,可以使用至少两个验收测试样本代替四个,前提是每层至少放置一个样本。
AMS 2759/8 EE B 180601 参见特别说明 SAE 离子渗氮 1.可以使用红外高温计测量温度。2.渗氮温度可以低于回火或时效温度 50 度,前提是芯部硬度不会降低。3. 对于小负载,可以使用至少两个验收测试样本代替四个,前提是每层至少放置一个样本。
如今,大多数测量地点都配有称重车辆秤。称重时,使用从重量到体积的换算率。转换率可以与日期、树种、原木直径等因素相关联。早在 20 世纪 50 年代的研究表明,称重特别适用于硬木纸浆木材。从 21 世纪初直到遥感技术被引入之前,“52 方法”(结合日期和评估因素的加权)被应用于瑞典北部大部分纸浆木材(Ölund & Selin,1999)。人工智能开辟了新的可能性 人工智能 (AI) 为分析具有许多变量的大型数据集开辟了新的可能性,其中还包括图像。通过基于人工智能的模型来确定堆栈体积,可以使用收割机数据、堆栈测量和重量的信息。神经网络是机器学习中的一种特定 AI 应用,包含多种不同类型的模型。模型的工作原理借鉴了人类大脑的工作方式,即神经元相互作用并沿着链传递相关信息。这些模型的共同点是它们由多层构成,每层包含一定数量的“神经元”(节点),每层识别数据中的某些模式。这些模式隐藏在网络中,这意味着很难解释特定变量的影响。神经网络的总体目的与其他机器学习方法一样,是根据训练数据有效地建立预测模型。
特征尺寸的缩小、互连金属的进步以及对缺陷控制的日益严格的需求都表明,化学机械平面化 (CMP) 对于优化晶圆厂产量的重要性日益增加。每个芯片的更多层需要 CMP 才能达到平面度规格,并且必须将污染保持在最低限度。平面度和纯度是每层能否按预期执行的关键指标。表面异常和残留物可能会影响晶圆产量、设备性能和电子系统的长期可靠性。
nn 过滤袋的结构由多达 12 层的介质组成,每层介质的细度越来越高 nn 100% 聚丙烯设计代表“无硅”材料 1,结合在经济且易于处理的过滤袋中 nn PROGAF 过滤袋由最细的疏水性聚丙烯纤维制成,需要用水溶液润湿(每盒 PROGAF 过滤袋都附有详细的使用说明) nn 伊顿强烈建议使用插入工具,以便于将过滤袋插入袋式过滤器外壳,并确保过滤袋在抑制篮内的正确对齐