[23a-B101-1~10] 8.2 プラズマ成膜・エッチング・表面処理

[23a-B101-3] 水素化アモルファスカーボン薄膜の合成機構における活性種の寄与度の機械学習を用いた解析

〇近藤 博基¹、黒川 純平²、堤 隆嘉¹、関根 誠¹、石川 健治¹、堀 勝¹ (1.名大低温プラズマ、2.名大工)

キーワード：プラズマ励起化学気相堆積法、機械学習、水素化アモルファスカーボン

プラズマ励起化学気相堆積法による水素化アモルファスカーボン（a-C:H）薄膜の成膜において、各種のラジカルがa-C:Hの酸素プラズマに対するエッチング耐性に及ぼす寄与を，ランダムフォレストによる機械学習とSHAP値による寄与度解析から定量的に解析した．その結果，低水素比と多重結合を有するラジカルの堆積と膜中の水素引き抜き効果が膜密度を増加させ、エッチング速度を低下させることが示唆された．