半导体器件因温度循环和热冲击导致的疲劳失效机理和模型

半导体器件因温度循环和热冲击导致的疲劳失效机理和模型

半导体器件的可靠性是影响其性能和寿命的关键因素。在实际应用中，由于温度循环和热冲击等因素，半导体器件可能会发生疲劳失效。本文将重点研究因温度循环和热冲击导致的疲劳失效机理和模型，帮助读者更好地理解这一现象并采取相应的预防措施。

各阶段常见的典型失效机理

前段制程（FEoL）常见的失效机理

1. 与时间相关的电介质击穿（TDDB）-- 栅极氧化物
2. 热载流子注入（HCI）
3. 负偏压温度不稳定性（NBTI）
4. 表面反转（移动离子）
5. 浮栅非易失性存储器数据保持
6. 局部电荷捕获非易失性存储器数据保持
7. 相变（PCM）非易失性存储器数据保持

后段制程（BEoL）常见的失效机理

1. 与时间相关的电介质击穿（TDDB）-- low k材质电介质/移动铜离子
2. 铝电迁移（Al EM）
3. 铜电迁移（Cu EM）
4. 铝和铜腐蚀
5. 铝应力迁移（Al SM）
6. 铜应力迁移（Cu SM）

封装/界面常见的失效机理

1. 因温度循环和热冲击导致的疲劳失效
2. 因温度循环和热冲击导致的界面失效
3. 因高温导致的金属间化合物和氧化失效
4. 锡须
5. 离子迁移动力学（PCB）--组件清洁度

温度循环和热冲击导致的疲劳失效模型

由于温度循环和温度冲击，超大规模集成电路（ULSI）器件可能会发生疲劳失效。在温度循环或温度冲击期间，永久性损伤会累积，器件经历正常的上电和下电循环时，热循环造成的损伤也会累积。这种循环会引起周期性应力，往往会削弱材料并且导致多种不同类型的故障：

• 电介质/薄膜开裂
• 键合抬起
  
• 断裂/破碎的键合线
• 焊料疲劳（接头/凸点/球）
  图片来源于《显卡门时间--bump开裂》
• 芯片或模塑料开裂
• 芯片分层
• 芯片抬起

焊料常用于集成电路内部连接，或集成电路与印刷电路板（PCB）之间的焊料连接。由热膨胀系数（CTE）不匹配，焊料在热机械应力下容易发生疲劳失效。

建模的温变参数条件通常是所关注的范围（即加速应力与正常使用条件），但在某些条件下，需要其他条件来进行可靠性估计（AF或FITs）：

1. 温度循环范围跨越了一个临界温度，例如Tg（聚合物的玻璃化转变温度）。
2. 在感兴趣的温度范围内，材料性能发生显著变化。例如，铅基焊料的应力松弛率在室温附近发生了很大的变化。

Coffin-Manson模型

对于韧性材料，低周期疲劳数据可以很好地用Coffin-Manson方程来描述：
低周期疲劳是指在几百或几千次循环就会导致失效，而高周期疲劳则需要数百万次循环。Coffin-Manson模型最初是为韧性材料（飞机用的铁和铝合金）开发的，但也已成功应用于脆性材料。

修正的Coffin-Manson模型

Coffin-Manson方程即使对于脆性材料的失效也很有效，在脆性材料失效中，失效主要由裂纹的萌生和扩展主导，而非简单的塑性变形。在温度循环期间，并非所有的应力（温度范围，ΔT）都会引起塑性变形。如果循环的一部分ΔTo实际上是弹性的，那么弹性部分应从总应变范围中减去。

需要注意的是，与应变相关的几何因素从方程中简化掉了，从而消除了对其他几何形状或材料性能的预测，并限制了使用性能的范围。因此，对于具有塑性变形的温度循环或热冲击，Coffin-Manson 方程变为：

需要注意的是，如果弹性范围（ΔTo）远小于整个温度循环范围（ΔT），那么可以忽略它而不会引入显著的误差（通常的做法）。

q的取值范围如下图所示：

Norris Landzberg模型

诺里斯·兰兹伯格（Norris Landzberg）对科芬-曼森（Coffin-Manson）方法进行了修正，增加了与焊点疲劳相关的循环频率因子（幂律）和类似阿伦尼乌斯（Arrhenius）的温度依赖性。应当指出，使用这种近似方法时，温度必须以开尔文（°K）表示。

Norris Landzberg模型的加速因子 AF 如下：

注：在一些研究中，SnPb焊料的m值设为-1/3，因为fstress被放在了分子而不是分母中。这将使SAC焊料的值为0.136。

在上述模型中，常用的是修正后的Coffin-Manson模型。

温度循环寿命预估示例

目标：计算日常使用环境中由于温度循环导致的引线键合金属间化合物的加速因子（AF），并与汽车环境中的进行比较。

假设条件：

1. 日常使用环境条件为：每日温度波动20°C一次
2. 汽车环境条件为：每天4个循环，温度波动80°C
3. ΔT＞＞ΔTo
4. q=4

AF计算公式：

AF=(ΔToffice/(ΔTauto)–q

假设条件代入计算：

AF=(20/80)–4=256/循环，但汽车环境精力的温循更多

结论：对汽车环境与日常使用环境进行比较评估，会发现日常使用环境故障前时间（TTF）值是汽车环境的1000倍，其中256倍是由于温度差的差异，4倍是由于循环频率。

通过使用excel搭建一个计算AF的快速计算模型：

来源：Top Gun实验室

本文原文来自anytesting.com