CN1575194A - 用来确定和控制污染的系统和方法 - Google Patents

用来确定和控制污染的系统和方法 Download PDF

Info

Publication number
CN1575194A
CN1575194A CNA02821076XA CN02821076A CN1575194A CN 1575194 A CN1575194 A CN 1575194A CN A02821076X A CNA02821076X A CN A02821076XA CN 02821076 A CN02821076 A CN 02821076A CN 1575194 A CN1575194 A CN 1575194A
Authority
CN
China
Prior art keywords
gathering
pollutant
molecular weight
air
flow
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CNA02821076XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN1289171C (zh
Inventor
欧雷格·P·克史科维奇
德文·肯奇德
马克·C·费尔普斯
威廉姆·M·古德温
Original Assignee
Extraction Systems Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Extraction Systems Inc filed Critical Extraction Systems Inc
Publication of CN1575194A publication Critical patent/CN1575194A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN1289171C publication Critical patent/CN1289171C/zh
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L21/00—Processes or apparatus adapted for the manufacture or treatment of semiconductor or solid state devices or of parts thereof
    • H01L21/67—Apparatus specially adapted for handling semiconductor or electric solid state devices during manufacture or treatment thereof; Apparatus specially adapted for handling wafers during manufacture or treatment of semiconductor or electric solid state devices or components ; Apparatus not specifically provided for elsewhere
    • H01L21/67005—Apparatus not specifically provided for elsewhere
    • H01L21/67242—Apparatus for monitoring, sorting or marking
    • H01L21/67253—Process monitoring, e.g. flow or thickness monitoring
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
    • B01D—SEPARATION
    • B01D53/00—Separation of gases or vapours; Recovering vapours of volatile solvents from gases; Chemical or biological purification of waste gases, e.g. engine exhaust gases, smoke, fumes, flue gases, aerosols
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
    • B01D—SEPARATION
    • B01D53/00—Separation of gases or vapours; Recovering vapours of volatile solvents from gases; Chemical or biological purification of waste gases, e.g. engine exhaust gases, smoke, fumes, flue gases, aerosols
    • B01D53/22—Separation of gases or vapours; Recovering vapours of volatile solvents from gases; Chemical or biological purification of waste gases, e.g. engine exhaust gases, smoke, fumes, flue gases, aerosols by diffusion
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L22/00—Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor

Abstract

优选的实施方案包括在半导体加工系统中用来监测放置在气流中的过滤器的性能的方法。该方法包括在过滤器上游的某个位置抽取气流样品以检测出现在气流中的分子污染物；识别上游污染物的目标物种；选择浓度高于目标物种浓度的污染物的非污染物种；在众多位置测量气流中的非污染物种；以及依据非污染物种的测量结果确定过滤器关于目标物种的性能。众多位置包括在过滤器下游的位置和在过滤器里面的位置。此外，用来监测的方法包括产生在过滤器上游某个位置采样的气流的色谱的数字表达。用来监测的方法包括分子量低于目标物种的非污染物种。除此之外，在用来监测的方法中采样步骤包括收集难熔的化合物，高分子量化合物和低分子量化合物。过滤器包含吸附性物质。

Description

用来确定和控制污染的系统和方法
相关的专利申请
这份申请是2001年9月24日申请的共同未审的美国专利申请第09/961,802号的部份继续申请。
上述申请的全部内容在此通过引证把完整地并入本文。
本发明的现有技术
半导体制造者继续测量和控制处理环境中的污染水平，尤其是在光刻程序的关键步骤期间。确定在净室制造环境中气体样品的污染的质量和数量的典型方法包括用通常包含诸如聚合物Tenax之类吸附介质的采样管或采样陷阱采集诸如经过过滤的和尚未过滤的空气、洁净干燥的空气和氮气之类的空气和吹扫气体的样品。跟在这个采样程序之后的是使用热解吸、气相色谱和质谱(TD/GC/MS)的分析。TD/GC/MS的组合提供样品成份的识别和这些成份的浓度的确定。在这些制造环境中最丰富的污染物是诸如丙酮和异丙醇之类的低分子量成份。当前用于现有的陷阱的采样时间通常在0.5和6小时之间，累积的样品总体积通常在20和50公升之间变动。
此外，在诸如光刻之类指向光学元件的制造或使用的应用中，分子量比较高的化合物(例如，硅氧烷)的检测和定量是主要关心的。然而，这些分子量比较高的化合物与分子量较低的物种相比通常处在低得多的浓度。进而，分子量高的化合物也可以被定义为沸点通常高于大约150℃的可冷凝的化合物。当前用来确定污染的方法受基于较轻的或分子量较低的成份(例如，通常碳原子少于六个的化合物)的总陷阱容量的样品体积限制。当较重的成份通常以低得多的浓度存在的时候，收集足够质量的这些分子量较高的物种受到限制。
此外，污染物质或玷污物质可能附着在光学元件上并且减少光线的传输。当前已注意到净室环境中的空气污染，几乎不考虑可能吸附在光学元件表面上的污染物。吸附的污染减少光线通过光学元件和系统的传输。
因此，随着电磁谱中较短的波长被采用，光学系统的污染作为对于光刻和其它的半导体制造工艺的重要危险被显现出来。然而，光学表面上的分子膜物理吸附和散射入射光线。在光刻光学表面中被散射或吸附的光线引起波前的球面质量的扭曲。当包含在球面波前中的信息被扭曲的时候，由此产生的图像也是误成形的或畸变的。图像扭曲或在光刻的情况下无法正确地复制标线上的电路图案将引起关键尺寸控制和加工产量的损失。
此外，过滤系统被用来在半导体加工环境中消除分子污染。这些系统在适当的位置以便测量这种过滤系统的性能。然而，典型的过滤性能监测包括要么借助工艺失败或借助在过滤系统的排放处检测经过过滤的目标气体测量过滤器突破。然而，这些测量意味着在突破已经发生之后才检测它。
仍然存在对精确而有效地确定能够改变和降低半导体加工工具中的光学系统的等级的污染物的出现和数量的需求。而且进一步存在着在突破故障出现之前监测气相过滤系统的性能的需求。
本发明的概述
本发明的系统的优选实施方案提供确定和/或控制在气体样品里面能降低在半导体加工工具中(例如，在深紫外光刻曝光工具的光路之内)使用的光学元件的性能的污染的质量和/或数量的精确而有效的系统。在本发明的优选实施方案中，污染可能是气体的，而且可能是吸附在光学表面上的污染。光学性可以在不受限制的情况下作为通过光学系统传输或反射的光线的水平被评估。本发明的系统和方法的实施方案是在承认具有高分子量和低分子量两者的化合物都能对光学系统污染有贡献但是能以不同的速率操作的基础上断定的。同样，对光学元件的性能有负面影响的污染物能根据不同的级(例如，一级、二级三级效应)予以描述。
一级和二级污染效应对光学系统的污染具有大于三级或四级污染物的影响。一级污染物可能包括高分子量有机物，例如，C6硅氧烷和有不通过与氧组合挥发的无机成份的C6碘酸盐。二级污染物可能包括高分子量有机物，例如，包括碳原子数在大约6到30范围内变动的碳原子(C6-C30)的化合物。三级效应能由有机物(例如，C3-C6，具有大约3到6个碳原子)的污染效应引起。进而，四级污染物包括有大约1到5个碳原子的有机物，例如，甲烷。在许多应用中，一级和二级污染可以有比三级和/或四级污染低得多的浓度，而且对系统的操作具有大得多的影响。
依照本发明用来在半导体加工系统中检测和监测而且优选除去的污染的方法的优选实施方案包括把来自处理系统的气体样品交付给收集装置。对于高分子量化合物，所述方法进一步包括通过在超过收集装置的饱和量的持续时间里采集气体样品从收集装置中的气体收集包括难熔化合物、高分子量化合物和低分子量化合物的污染。高分子量化合物是沸点通常高于大约150℃的可冷凝的化合物。
本发明用来确定污染的系统和方法的优选实施方案包括难熔化合物(例如，硅氧烷、硅烷和碘酸盐)和高分子量的有机物的检测。优选实施方案包括除去全部对光学系统的污染有贡献而且能以不同的污染速率操作的难熔的化合物、高分子量有机物和低分子量有机物。
本发明用来确定污染的系统能使用不同类型的样品采集介质。在优选的实施方案中，样品采集介质能仿效感兴趣的光学表面的环境，例如，光学表面的吸附特性或反应特性。测量吸附在光学表面上的污染使污染物能减少到最低限度并且优选被清除。在另一个优选的实施方案中，对于吸附高沸点化合物有高容量的聚合物(例如，Tenax，一种基于2，6-二苯基对苯撑的聚合物)被用在收集装置中。依照本发明的优选实施方案，系统的操作包括定量测量在同一样品中低沸点和高沸点的化合物两者的浓度，其中收集装置已被驱动超过收集介质捕获低分子量化合物的突破体积或饱和量。收集装置的突破体积在优选的实施方案中被定义为超越装置的吸附能力所需要的气体的量。
依照本发明的优选实施方案，用来检测污染的方法包括延长采样时间(例如，许多小时、许多天或许多星期)使适当质量的以比较低的浓度存在的污染物能够被收集起来。在优选的实施方案中，采样时间通常超过收集装置的低分子量成份突破能力，至少是六小时之久，并且对于采样管系统优选在6到24小时的范围内。延长时间考虑到收集较高质量的甚至比低分子量化合物更可能干扰光学元器件的性能的难熔化合物和高分子量化合物。分子量比较高的化合物包括但不限于，例如，硅氧烷和硅烷。
依照本发明的另一个优选实施方案，半导体加工工具(例如，光刻机组)为了除去污染物包括过滤系统。过滤系统包括从气流中滤除有机化合物的选择性薄膜。
优选的实施方案包括用来在半导体加工系统中监测被放置在气流中的过滤器的性能的方法。该方法包括在过滤器上游某个位置采集气流样品以检测存在于气流中的分子污染物；识别过滤器上游污染物中的目标物种；选择污染物中浓度高于目标物种的浓度的非污染物种；在众多位置测量气流中的非污染物种；以及依据非污染物种的测量结果确定过滤器关于目标物种的性能。众多位置包括但不限于在过滤器下游的位置和在过滤器里面的位置。此外，该监测方法包括产生在过滤器上游某个位置采样的气流的色谱的数字表达。该监测方法包括非污染物种有低于目标物种的分子量。相关关系在低分子量化合物和高分子量化合物之间建立起来。此外，在用来监测的方法中，采样的步骤包括收集难熔化合物、高分子量化合物和低分子量化合物。过滤器包括吸附性物质。
优选的实施方案包括用来确定和监测光刻工具中的污染的有至少一个穿过所述工具的光学系统伸出与气流流体连通的收集装置的系统，收集装置有模拟光学元件的物质，和光源提供高能光线给收集装置，以致气流中至少一种污染物与光线反应在所述物质上产生沉积层。此外，系统包括至少一个与收集装置耦合通过监测频谱差异或传输差异检测沉积层在所述物质上的出现的光电探测器。在该系统中物质包括具有预定的适合吸附污染物的表面性质的玻璃球。该物质至少是玻璃和镀膜玻璃物质之一。污染包括难熔化合物、高分子量化合物和低分子量化合物当中的至少一种化合物。
依照本发明另一方面，用来确定半导体加工系统的污染的装置包括有众多在某个持续时间里从气流中收集污染物的过滤器陷阱的过滤系统和穿过处理系统伸出与过滤系统耦合而且与气流流体连通把一部分气流引入和引出过滤系统的接口组件。
污染物包括难熔化合物、高分子量化合物或低分子量化合物当中的至少一种化合物。真空源可以与过滤系统耦合以增加横跨过滤器陷阱的压力梯度。过滤器陷阱可以有从气流中滤除污染物(例如，难熔化合物、高分子量化合物和低分子量化合物当中的至少一种化合物)的渗透性滤膜。
在优选的实施方案中，接口组件进一步包括压力调节装置、控制器、强加采样工作周期的电子控制阀门、确定采样持续时间的定时器装置和诸如热电冷却装置之类的冷却装置。此外，过滤器陷阱有聚合物(例如，Tenax)之类的吸附物质。
用来确定和控制污染的系统和方法的上述的和其它的特征和优势从下面在同样的参考符号在不同的视图中处处表示同一部份的附图中举例说明的系统和方法的优选实施方案的更详细的描述将变得清楚明了。这些图画不必依比例绘制，而是把重点放在举例说明本发明的原则之上。
附图简要说明
本发明的优选实施方案是参照下面的附图予以描述的，其中：
图1是污染系数对分子量的图解式表达；
图2是举例说明依照本发明和现有技术用来确定污染的系统的优选实施方案关于陷阱中的样品质量和采样时间的比较的图解式表达；
图3是举例说明依照本发明和现有技术的优选实施方案确定污染的系统和方法的分析光谱比较的图解式表达；
图4是举例说明依照本发明的优选实施方案表面覆盖率作为污染水平的函数的图解式表达；
图5是依照本发明确定污染的系统的优选实施方案；
图6是依照本发明难熔陷阱系统的优选实施方案；
图7展示依照本发明的优选实施方案检测污染的方法的流程图；
图8是依照本发明举例说明过滤系统的优选实施方案的图表；
图9A和9B举例说明有展示床中不同物种的保持力的床的过滤器装置的示意方框图和依照本发明的优选实施方案通过分别测量不同的物种得到的过滤床的时间效率的图解式表达；
图10是依照本发明的优选实施方案监测气相过滤系统的性能的方法的流程图；
图11是依照本发明的优选实施方案包括过滤系统的系统示意图；
图12A-12C是依照本发明的优选实施方案气体样品的色谱的图解式例证，其中包括光谱末端的平均离子扫描(图12C)；
图13A和13B是依照本发明的优选实施方案第二个气体样品的色谱图；
图14是依照本发明的优选实施方案在过滤器之前某个位置采样的无油空气样品的色谱的图解式例证；
图15是依照本发明的优选实施方案在过滤器之后某个位置采样的无油空气样品的色谱的图解式例证；
图16是依照本发明的优选实施方案在过滤床之前某个位置采样的氮气样品的色谱的图解式例证；
图17A和17B依照本发明的优选实施方案分别图解式举例说明在过滤系统后面采样的氮气样品的色谱图和光谱末端的平均离子扫描；
图18依照本发明的优选实施方案图解式举例说明空采样管的色谱。
图19是依照本发明的优选实施方案用来在线实时监测过滤系统性能的方法的流程图。
图20依照本发明的优选实施方案举例说明使用某种系统来确定和监测污染物和过滤系统性能的系统的示意方框图。
图21依照用来确定和监测污染物和本发明过滤系统的性能的系统的优选实施方案举例说明系统组件的示意图。
图22依照本发明的优选实施方案举例说明图20所展示的系统的有众多过滤器陷阱的组件的示意图。
图23举例说明组件有众多图21展示的过滤器陷阱的替代视图。
图24依照本发明的优选实施方案举例说明有图21所示的众多过滤器陷阱的组件连同歧管中的管道的详细视图。
图25A-25C依照本发明的优选实施方案举例说明在过滤系统中起浓缩器作用的装置的示意图。
图26A和26B依照本发明的优选实施方案举例说明仿效和检测光学元件上的沉积过程的检测系统的示意方框图。
本发明的详细描述
本发明指向用来确定和控制污染的系统和方法。本发明的优选实施方案处理气相污染以及吸附在表面(例如，光学表面)上的污染物。后者对于光学元件的性能更为关键。
表1举例说明在净室环境(例如，使用光刻系统的加工环境)中各个物种的丰度。诸如丙酮、异丙醇和低分子量的硅氧烷之类低分子量物种在制造环境中是最普遍的。很有可能降低光学器件性能的化合物是有高污染系数或高分子量的化合物，例如，可以包括但不限于甲氧基三甲基硅烷、三甲基硅烷和三甲基硅醇。这些在表1中以斜体字出现的化合物具有较高的分子量、较高的污染系数和无机的成份。对光学系统有负面影响的化合物在特定的六甲基二硅氧烷中(C6-硅氧烷)也可能被描述并且包括难熔的化合物，例如硅烷、硅氧烷和碘酸盐。
                       表1
    化合物(在净室中)     典型的浓度(pppV)
异丙醇     610.0
丙酮     330.0
乙醇     134.0
甲氧基三甲基硅烷     35.0
十六氟庚烷     28.0
2-戊酮     17.0
2-丁酮(MEK)     9.8
十四氟己烷     8.9
七氟丁酸     5.2
四氢呋喃     3.3
3-丁烯-2-酮     2.5
4-甲基-2-戊酮     1.9
三甲基(1-甲基乙氧基)硅烷     1.7
n-戊烷     1.4
三甲基硅醇     1.4
光学设计也影响系统对污染的相对敏感性。例如，光透射在像防风罩那样的透射光学系统中是重要的，其中反射率接近零。透射率接近零的高反射率系统对污染的敏感程度固有地是透射光学系统的两倍，因为光子两次通过任何污染膜，反之，在透射系统中光能仅仅被吸附或散射一次。
用数学语言描述分子膜对光学表面性质的影响得到用于反射率的等式1和用于透射率的等式2。
ρx(λ)＝ρ(λ)exp[-2αc(λ)x]               等式1
τx(λ)＝(λ)exp[-αc(λ)x]                  等式2其中：ρ＝反射率，α＝吸附率，τ＝透射率，λ＝波长，αc＝根据经验确定的污染膜的吸附率。
作为在半导体制造系统中的平板印刷设备和工具中使用的信息的透射能量和反射能量两者随着分子膜在光学表面的积聚呈指数下降。在平板印刷过程中，分子膜对透镜的一级影响通常是由于污染膜的能量吸附率造成光强减少。这些透射损失减少每小时处理的晶片的数量，并因此降低生产能力。这类似于在太空船的太阳能电池组中通过分子膜累积引起的功率下降。在平板印刷过程中二级影响包括在降低关键尺寸一致性和产量的图像一致性的下降。
当高能光子与有机蒸汽互相作用的时候，光化学分解反应发生。这些反应由在别的情况下呈中性或比较惰性的有机分子形成活性极高的自由基。不管自由基的形成发生在气相中还是在光学元件表面上，由此产生的自由基都可能反应，形成能污染光学元件的大得多有机化合物。在严酷的情况下，聚合物层可能在光学表面上形成。有机物种的化学性质和它吸附的光线的波长之间的关系能影响光学器件污染的性质和严重性。例如，I-线或365nm波长的光线是高能的，足以仅仅毁掉在净室空气中通常未发现的极少加碘的成份。通常在深紫外线(DUT)平板印刷中用来加工250到150nm线宽的器件的波长为248nm的光线是更有效的，而且与大多数的卤代有机物反应，而且可能甚至与一些通常的碳氢化合物互相作用。小于130nm的几何尺寸必需的193nm光线与范围广泛的空中的或气相的分子有机污染物非常有效地反应。157nm光学元件甚至比193nm光学器件对环境条件更敏感，因为这个波长的光线被有效地吸附或者与几乎所有的有机物种加氧和大气中的潮气互相作用，从而需要用惰性的洁净而干燥的无氧气体吹扫暴露区域(在最后的光学元件和晶片之间的区域，通常叫做自由工作区)。
随着在平板印刷曝光工具中使用的光线的波长减少，每单位光子的能量增加。这些能量越来越高的光子保持较好的机会削弱许多普遍存在的分子物种的键，从而最后将它们变成粘到光学表面上的活性物种。分子的总体结构在光子削弱任何特定的键的能力方面扮演重要角色。表2扼要地列出在准备使用电磁谱中较低的波长加工较小的特征时光学器件的污染。
就在300mm晶片上关键尺寸小于150nm的衬底器件的生产而言，大气压、低K1因素光学平板印刷术可能是近期先进的集成电路(IC)生产的基础。在这些技术节点中，平板印刷引起的关键尺寸变化对器件特性有特别敏锐的影响。例如，就基于CMOS的环形电路振荡器而言传播延迟时间的标准偏差从300nm器件的1％增加到在250nm器件中的20％。在门电路氧化物、杂质和门电路长度方面的变化是在器件延迟时间方面的变化的主要原因。然而，门电路长度在200nm以下，门电路长度变化的影响占显著的80％。例如，在150nm的平板印刷术中尺寸变化的关键程度已导致蚀刻后15nm、3σ的关键尺寸控制预算。由于曝光剂量和图像分辨率受到光学器件污染的损害与污染膜的位置和厚度成比例，所以污染需要在它发生之前避免。
                                           表2
    论点 λ＝248nm λ＝193nm λ＝157nm     注释
在氮气(＜10ppbO2)中形成光沉积的倾向     低     适中   几乎必然   假定在低ppb范围有机物蒸汽浓度
使用活性氧在原位光致清洗光学表面的能力     低     适中     高   基于氧吸附系数和有机层吸附率
与碳氢化合物相互反应 只有芳香族，适中的吸附率 芳香族吸附非常强烈，其它微弱 几乎所有的碳氢化合物都吸附   相互反应确定透镜性能受损害之前可允许的污染水平
在平板印刷中控制污染的现有方法包括使用活性碳过滤器和/或吸附介质和化学吸附介质的一些组合来吸附或化学吸附在与透镜表面接触的空气和气流中的污染物。在某些情况下，吸附床借助热解吸定期再生。被动的吸附不能实际捕获和保有干扰使用193nm和157nm光线成像的较轻的碳氢化合物、氧和水。形成光致沉积的倾向、光致清洗的能力和碳氢化合物的相互作用相对于不同的光线波长被列在表2中。
用于污染控制的过滤系统是在2002年7月26日申请的题为“Filters Employing Porous Strongly Acidic Polymer and PhysicalAdsorption Media(使用强酸性多孔聚合物和物理吸附介质的过滤器)”的10/205,703号、2001年10月1日申请的题为“Protectionof Semiconductor Fabrication and Similar Sensitive Processes(半导体加工和类似的敏感工艺的保护)”的美国专利申请第09/969,116号和2001年2月14日申请的题为“Detection of Base ContaminantsIn Gas Samples(气体样品中基本污染物的检测)”的美国专利申请第09/783,232号中描述的，在此通过引证将上述参考申请的全部教导完整地并入本文。
图1是污染系数22对分子量24的图解式表达20。请注意，较高的污染系数意味着它更有可能污染系统的光学器件。较近的项目193nm波长展示污染物分子量和它污染透镜的能力之间的某种相关关系。由此，尽管就透镜污染而言分子量较高的物种是更直接关心的，但是在半导体净室中通常浓度较高(如表1所示)的沸点较低的物质由于它们高得多的浓度和在越来越短的波长下吸附光子能量的能力而能够受到关注。此外，尤其是在157nm下，需要从光路中除去氧和水，因为它们也吸附光子能量。
现有的系统有许多缺点，包括不能有效地除去低分子量有机物的被动吸附系统；被动吸附系统的清除效率和能力与杂质浓度成正比。在这种应用中，入口浓度非常低，从而使效率和能力相应地变低；以及被动吸附床的原地再生需要定期升温才能使吸附床再生。由于最先进的平板印刷系统必须将空气和气体的温度稳定性维持在典型的100mK以下，以避免对光学器件的加热或冷却(这将改变光学器件的光学特性)，所以这个策略在先进的平板印刷术中是不实用的。
图2是举例说明依照本发明和现有技术用来确定污染的系统的优选的实施方案关于在收集装置或污染陷阱中的样品质量和采样时间的比较的图解式表达30。延长持续时间的采样时间(采样时间40)被使用，其中气体样本体积不受低分子量突破体积限制，与使用采样时间38的现有技术的方法的情形一样。在优选实施方案中，采样时间是至少六个小时之久，并且优选在六个小时到二十四小时的范围内。得到较长的收集时间的容量较高的陷阱对于某些应用是必要的。
依照本发明的优选实施方案长时间采样的方法收集较多质量的分子量比较高的化合物，这些化合物对气源中的污染有贡献而且比分子量较低的化合物更是这样降低光学元件的性能。高分子量化合物和低分子量化合物都对污染水平有贡献，但是两者是以不同的速率起作用的。高分子量化合物对一级污染效应有贡献，因为它们与对三级和四级效应有贡献的低分子量化合物相比即使以低浓度存在也引起对光学系统更大的损害。收集装置依照优选的实施方案被驱动超过饱和或突破能力，以便定量地测量低分子量化合物的平衡浓度。突破体积是为了超出收集装置的吸附能力必不可少的气体样品体积的数量。人们应该注意污染可能是被有机物带到光学元件上的无机物质。这种长时间采样的方法也能使用不同类型的样品收集介质，包括那些吸附性质接近感兴趣的光学表面的吸附性质的介质。
本发明的优选实施方案包括基于“玻璃”或“镀膜玻璃”的吸附污染陷阱。这些污染陷阱过去由于它们收集和保有分子量较低的物种的能力有限尚未被使用。这些物质具有与在光刻工具的光学系统中使用的光学元件的性质完全一致的或类似的表面性质。仿效这些产生污染的光学元件的表面性质的其它物质也能使用。
在优选的实施方案中，长时间采样的方法可能从几个小时延长到几天，甚至几个星期。被收集的分析物的数量代表化合物在尚未达到它们的突破时间的那段时间里的平均值，如同在采样时间2(线40)用线36举例说明的那样，和已经达到它们的突破体积的那些物种的平均平衡浓度，如同在采样时间2(线40)用线34举例说明的那样。
就分子量较高的物种而论，采样管线和/或歧管的内表面与气相样品保持平衡，所以不干扰样品收集过程。在优选的实施方案中，在不采样期间，通过采样管线和/或歧管的流动被维持。
图3是举例说明依照本发明和现有技术的优选实施方案确定污染的系统和方法的光谱分析比较的图解式表达50。本发明的长时间采样法为具有高沸点的成份提供较好的敏感性，如同线52、56举例说明的那样。依照本发明的优选实施方案，长时间采样的方法的结果在给定本发明的改进的高分子量样品收集方法的条件下较好地代表光学表面上的污染。本发明的系统的优选实施方案提供使用感兴趣的真实光学表面作为收集介质的能力，这依次允许采样表面性质向光学表面性质看齐，借此使分析结果变得对光学污染的预测更有意义。
依照优选的实施方案，长时间采样法可能减少并且优选消除采样管线和/或歧管上的样品损失的不确定性。长时间采样法的简易性将人员部署陷阱所造成的失控污染的效果减到最低限度。因此，收集样品需要较少的训练和经验。
图4依照本发明的优选实施方案图解式地举例说明随污染水平变化的表面覆盖率，展示单位浓度较大的表面质量覆盖率。图4举例说明这种一种关系，分子量比较高的成份在曲线图的左上角，而分子量比较低的成份趋向曲线图的右下角。对于给定的浓度，分子量比较高的化合物在表面上的收集速度比分子量比较低的物种更快。采用现有技术的方法的问题之一是由于采样时间比较短，许多可用来收集的小样品收集在样品管管壁和歧管表面上，全部在收集陷阱上游，而且从未到达陷阱。这种现象引起高分子量样品质量的进一步损失。此外，可能改善这个问题的热采样管线和/或歧管在净室生产环境中是不实际的。
图5是依照本发明用来确定污染的系统100的优选实施方案的图表。装置的优选实施方案包括有入口104和出口106的管状收集装置102。在优选的实施方案中，收集装置包括吸附物质108，例如，给定尺寸的玻璃球。在优选的实施方案中，使用碎玻璃球。在另一个优选实施方案中，吸附物质108是由Supelco公司之类的公司供应的聚合物Tenax。Tenax对高沸点化合物有高容量，而且操作Tenax超过低分子量突破能力允许俘获有意义的可供分析的质量的高分子量化合物。为了收集样品，在入口柱中的端盖被拆除，从而允许来自气源的气体通过入口104。在本发明的优选实施方案中，激光可能被引导通过采样管。气体样品中出现的污染物的自由基可能与收集装置102中的吸附介质108结合。
在用来控制污染的系统的优选实施方案中，多样的样品管和空白收集装置可能被采用。收集装置或难熔的陷阱可应用于高压采样，例如，假定有足够的压力排放到大气和进行过滤采样的吹扫气体，其中陷阱被接到真空源上。流动受易于改变的关键孔口的控制。
在优选的实施方案中，陷阱包含三个采样管，一个空白装置和两个活性样品装置。数据的化学分析可能与平板印刷工具的透射或图像一致性损失有相关关系，例如，使用对一级、二级、三级和四级效应加权的回归分析：
一致性或强度＝a[C6-硅氧烷]+b[C6-C30]+c[C3-C6]+d[C1-C5]
其中括弧中的表达式指示物种的浓度。一级和二级污染效应具有比三级或四级污染物大的对光学系统的污染的影响，而且通常呈现较大的污染系数(例如，a＞b＞c＞d)。一级污染物可能包括高分子量的难熔的有机物，例如，C6硅氧烷和含有通过与氧组合不被挥发的无机成份的C6碘化物。二级污染物可能包括高分子量有机物，例如，包含大约6到30个碳原子的化合物(C6-C30)。三级效应能由具有大约3到6个碳原子的有机物[例如，C3-C6]的污染效应引起。进而，四级污染物包括具有大约1到5个碳原子的有机物，例如，甲烷。
在依照本发明的系统的优选的实施方案中，难熔的陷阱可能被用在任何在线过滤系统的上游和下游两者。图6是依照本发明的难熔陷阱系统120的优选实施方案。如同先前在本文中描述的那样，难熔的化合物至少包括硅氧烷(例如，六甲基二硅氧烷C6)、硅烷(例如，C3-硅烷)、硅醇(例如，C3)和碘酸盐。难熔的陷阱系统120包括与气源连通的导管121，通过它用在大约1到120psi之间变动的压力运送气体样品。气体样品被向下游运送到加压空腔122。减压阀123允许气体连续流动，以保证加压空腔壁面与气体样品的气相平衡。难熔的陷阱系统120包括在陷阱室126中的活性采样陷阱或收集装置124和空白陷阱125。活性采样陷阱单元124可能包括吸附介质，例如，聚合物Tenax。在活性单元中气体样品的流量是大约0.11升/分钟。空白陷阱125不与气源或加压空腔连通而且不除去任何污染物。从活性收集装置124流出的气流向下游流入经由孔口129与真空管线130流体连通的歧管127。压力/真空调节阀108配置在歧管和孔口129之间以便调节压力。难熔的陷阱系统120使用单一的设计为低压应用或高压应用两者作准备。
在优选的实施方案中，气源可能包括可能用来清理已被表面污染物(例如，SiX)污染的收集装置表面或光学系统表面的特定成份，例如，氢气。气体添加剂与表面污染物结合形成随后从系统中清除的挥发性化合物。例如，SiX与氢气结合形成被清除的挥发性硅烷(SiH4)。吹扫气体优选处在超高纯气体水平，从而允许收集装置被放在典型的在线过滤器的上游和下游。
起源于收集装置的样品报告可能包括下列信息：
联络信息：姓名、地址、电话、个人发送样品的电子邮件；
工具#：
被采样的气体：N2空气
采样位置：
过滤器上游
过滤器下游
组套间(interstack)
采样开始日期：
采样结束日期：
收到日期：
报告日期：
上游采样：
C2-C5：X ppb*(*平衡浓度)
C6-C30：Y ppb
总硅氧烷：z ppb
总含硫化合物：
在这个采样位置过去的历史：
在另一个优选实施方案中，收集装置位于直接接触气流的地方，借此避免污染采样管线和使用被动扩散或主动流动收集样品。
图7是依照本发明的优选实施方案检测和除去污染的方法150的流程图。该方法包括把气体样品交付给收集装置的步骤152。在优选的实施方案中，收集装置是参照图5和/或图6描述的。该方法进一步包括用收集装置吸附气体样品中包含的污染物的步骤154。收集装置是为仿效光学元件的表面环境而配置的。方法150包括在代表收集装置至少对于分子量低的物种超过装置的饱和或突破能力的延长的持续采样时间里将气体样品维持在收集装置中的步骤156。如同在本文中前面描述过的那样，延长的持续采样时间使低分子量的并优选高分子量的化合物的平衡浓度的收集能够完成。
采样管线和歧管的内表面处在与气相样品平衡的状态，为的是不干扰样品收集过程。在优选的实施方案中，方法150包括维持气体样品通过采样管线和歧管的流动。
依照另一个优选的实施方案，本发明的系统包括在制造半导体器件时使用的对分子污染敏感的光刻机组工具(例如，曝光工具)和除去可能包括经由一系列均质的和/或混杂的紫外线(UV)诱导的过程引起光学元件污染的挥发性的、半挥发性的或可冷凝的有机物质分子污染的过滤系统。这些光学元件通常被装在光刻工具的光路里面。
依照本发明的优选实施方案，用于含有机成份的压缩流体(例如，用来净化光学元件的氮气、空气或其它适当的气体)的超净化的过滤系统包括借助给定的气体混合物的各种成份以不同的传送速率通过膜片把它们分开的薄膜组件。有机污染物(尤其是一级和二级污染物)的高清除效率由于在玻璃态聚合物[例如，聚醚酰亚胺(polyetherimide)]或橡胶态聚合物[例如，硅橡胶]上和/或在通常延伸到高达大约300℃的温度极限的多孔陶瓷膜片上的选择性渗透而可能获得。当水和氧气能在系统中沿着光学路径减少光线透射的时候也优选使用膜片将它们清除。
通常可用的膜片呈两种形态：均质的或复合的。在后者中，选择性渗透的聚合物薄“皮层”沉积在预先形成的多孔基体上，该基体不需要是同一种聚合物而且可能或不可能与渗透发生相互作用。聚合物膜片可能被制成各种不同的形状：用于薄板和框架的平片和螺旋形缠绕组件，在后者中片材和分开的滤网通过围绕着中心渗透管和自持纤维(例如空心纤维和毛细管膜片)卷起来被缠绕成夹心结构。
在用图8举例说明的优选实施方案中，过滤系统170包括被基于选择性渗透膜片186滤除气流(例如，氮气流)中的有机化合物的过滤组件。选择性渗透膜片可能是由诸如MembraneTechnology & Research Inc.之类的公司供应的那种类型的。在这个优选实施方案中，进料流174是包含一些有机污染的氮气。进料流可能包括在有机污染物以及水和氧方面有任何平衡的99-100％氮气。假定膜片有90％的清除效率，残留物的组成被净化10倍。渗透流的组成能变得富含有机污染物。依照本发明的优选实施方案，过滤系统170优选除去一级到四级贡献者的污染效应。
在另一个优选的实施方案中，过滤系统170包括基于选择性膜片186过滤气流174中的有机化合物的过滤组件，其中收集装置或管道172被接到真空源上以增加横跨膜片186的压力梯度和提高膜片效率。在这个实施方案中，进料流174是包含一些有机污染的氮气。在特定的实施方案中，进料流174如同前面指出的那样能包括包含有机污染物的氮气。假定膜片清除效率为99％，残留物176的组成就氮气和在有机污染物方面的平衡而言被再一次改善10倍。渗透流178的组成变得进一步富含有机物污染物。
在另一个优选的实施方案中，过滤系统170包括基于选择性膜片186过滤气流中的有机化合物的过滤组件。在这个特定的实施方案中，进料流是包含一些有机污染的氮气。进料流174包括平衡是有机污染物的99-100％的氮气。假定膜片的清除效率为90％，残留物176的组成是99-100％氮气和在有机物污染物方面的平衡。渗透流178的组成可能变得富含有机污染物。然后，富含有机污染物的气流178被引向用于净化的再生吸附装置。然后，经过吸附床系统净化的渗透流178被送回进料流。依照本发明的优选实施方案，这个过滤系统减少进料流量的损失。
在另一个优选的实施方案中，过滤组件由复合膜片组成，该膜片的支撑是用固态电解质洗涤涂层和氧化物催化剂进行预处理的，以便促进支撑里面的渗透物178在比较低的温度下电化学分解。
在另一个优选的实施方案中，过滤系统170包括基于选择性膜片182过滤气流中的有机化合物的过滤组件。在这个实施方案中，进料流174是包含一些有机污染的氮气。进料流包括平衡是有机污染物、氧和水的99-100％氮气。假定膜片的清除效率为90％，残留物的组成对于平衡是有机污染物的氮气被再一次改善10倍，但是膜片可能不是选择足以除去氧和水。因此，过滤系统170的残留物176随后被引向机械构造类似于第一过滤系统的第二过滤系统，第二过滤系统装有不同的膜片，该膜片明确地选择允许氧和水横越膜片，但是再一次对于氮气有较低渗透性。这个第二过滤系统的残留物现在可能实质上没有所有危害先进的平板印刷工艺的有机物、水和氧。再一次，渗透流的组成可能富含有机污染物、水和氧。
这个过滤系统能被用来净化氮气、合成空气、洁净干燥的空气、在先进的光刻术中使用的所有的气流，或在半导体加工中使用的任何其它的压缩气体。然而，在混合之前过滤合成空气可能是有利的，例如，在把它们混合在一起制造合成空气之前，分开过滤氧气和氮气。
过滤系统可能不受限制地以许多种方式构成，例如，卷起的支撑膜片、卷起的自支撑膜片、配置在预先制造的多孔支撑结构上的膜片、圆筒形的折叠空气过滤器、或通过它引导进料流的复合空心纤维捆。
本发明的过滤系统的优选实施方案用低浓度的进料流有效地清除高分子量的和低分子量的有机化合物和其它不想要的污染物，例如，水蒸汽、氧、无机杂质。除此之外，本发明的过滤系统连续地运行，无需更换过滤器或改变或中断压力、流动或温度。本发明的优选实施方案着眼于现有技术过滤器的一些问题，包括对于低分子量碳氢化合物的能力有限和倚赖引起输出气体温度不稳定的再生热循环。本发明的过滤系统的优选实施方案提供与进料流浓度无关的无限的除去低分子量碳氢化合物和其它污染物种的能力，在输出流动条件方面不产生突然的变化，而且容易维护并且维护费用低廉。
图9A依照本发明的优选实施方案举例说明有展示不同物种在床中的保持力的床的过滤装置的示意方框图。这个优选实施方案利用物理吸附剂的固有性质来展示不同物种的不同的保留时间。例如，分子量比较低的物种比分子量比较高的物种更快地移过碳床252。如同在上文中描述过的那样，某些分子量比较高的物种可能比分子量较低的物种对加工工艺有更大的污染。因此，测量采取在上游位置，在化学过滤床252的中央或在替代的优选实施方案中在两个串联过滤器之间，和在比较快速移动(移过过滤床)的物种的排出处，在下文中称之为领先指示剂气体作为移动较慢的物种突破即将来临的指示剂。
图9B图解式地举例说明依照优选实施方案通过测量不同物种得到的过滤床关于时间的效率。在优选的实施方案中，目标气体是可能包含也可能不包含无机原子的C6有机污染物，而领先示踪气体是C5有机物物种。在优选实施方案中检测器系统包括与带火焰电离检测的气相色谱耦合的热解吸前期浓缩器。这个系统实现了该系统完成可靠的低浓度工作所需要的敏感性。领先示踪气体的样品是在过滤器中各种不同的位置[在过滤器之前或之后或在两个过滤器(例如，过滤器1和2)之间]采集的。过滤器的性能可以在包括在系统中的图解式用户界面上举例说明。
图10是依照本发明的优选实施方案用来监测气相过滤系统的性能的方法的流程图290。该方法包括每逢步骤292都产生过滤器上游的气流的色谱的数字表达。每逢步骤294都在目标以可检测的水平出现在上游时选择目标污染物种。在步骤296中，作为领先指示剂的非污染物种被选定，它在洗提时间(将被吸附的物质从吸附剂中除去的时间)方面是最接近的而且大于和等于感兴趣的目标物种的浓度。领先指示剂示踪气体比目标污染物更快地通过过滤床。该方法包括在不同的位置测量非污染物种，例如，在过滤床之前的某个位置，在过滤床中央的某个位置和在过滤床的排出处的某个位置。然后，每逢步骤300都借助检测器系统检测到的领先指示剂(示踪气体)的测量结果评估和确定目标污染物。
用来监测放置在可能遭受分子污染并且对于清除其中分子污染有用的气流中的气相过滤器的性能的方法包括在空气过滤器上游某个位置采集气流样品以便检测各种各样的上游分子污染物和识别目标污染物和示踪气体。在过滤器中示踪气体行进得比感趣的目标污染物快。进而，该方法包括在空气过滤器下游某个位置采集气流样品以便随着时间的流逝检测示踪气体。该方法包括使用在低分子量化合物和高分子量化合物之间建立相关关系的方法确定过滤器关于目标污染物的性能并因此确定空气的性能。在优选的实施方案中，该方法包括在过滤床中央的某个位置采集气流样品。
图11是依照本发明的优选实施方案包括过滤系统的系统320的示意图。输入到过滤器324之中的气流或空气流322用检测器系统进行采样。过滤床包括用来化学吸附污染物的物理吸附剂。在过滤床中央的空气流也使用把样品提供给检测系统的采样口326进行采样和分析。采样口326相对于出口的位置与领先指示剂气体传播速率成正比，例如，如果示踪气体的传播速率高，那么从采样口326到出口的距离将增大。在过滤器324的出口的排放流328也被采样。配置在检测系统入口中的可选择位置的阀门336提供用于一股以上气流的采样能力。因此，来自过滤床的入口、过滤器的中央或过滤床的出口的采样流能作为进入检测系统的输入被选定。阀门338考虑选择进入前期浓缩器340或进入旁路342的流动。用于前期浓缩器的泵346提供适当的流量。然后，旁路或前期浓缩器的排放是用阀门选定的，然后形成进入色谱柱350的输入。加热器348配置在色谱柱350的周围。色谱柱的出口形成有火焰电离检测系统的检测器352的输入。举例说明各种成份关于时间的丰度的光谱检测被显示在图解式用户界面358上。
优选实施方案使用对浓度非常低[例如，在1ppb(V)以下]的有机物种固有地敏感的而且能对浓度非常低的有机物种进行识别和定量的检测技术，例如，使用气相色谱/火焰电离检测(GCFID)。本发明的优选实施方案通过允许感兴趣的实际物种突破在实际上不危害工艺的情况下提供先进的过滤器故障报警。优选的实施方案在对于非常敏感的工艺(像光学系统)是有意义的足够低的浓度下这么做。
在优选的实施方案中，过滤器包括暴露在气流中使用传统的介质托盘和齿条系统的聚合物颗粒床。在替代的优选实施方案中，过滤器包括保持聚合物颗粒部份填充或完全填充蜂巢结构的蜂巢结构。其它的实施方案包括多种过滤器构造，包括但不限于用聚合物制成的整块的多孔结构或蜂巢结构、折叠起来排列在传统的空气过滤器中的聚合物纤维的编织垫或无纺垫、使用传统的介质托盘和齿条系统的暴露在气流中活性碳颗粒床、保持蜂巢结构被活性碳颗粒部份填充或完全填充的蜂巢结构、用活性碳制成的整块的多孔结构或蜂巢结构、折叠起来安排在传统的空气过滤器中的活性碳纤维的编织垫或无纺垫和用编织的或无纺的支撑结构构成的基于碳的复合过滤器。
在优选的实施方案中，检测系统可能包括能够在非常低的浓度下测量有机化合物的任何系统，包括但不限于有或没有前期浓缩器的GCFID、有或没有前期浓缩器的GCMS、有或没有前期浓缩器的光声检测器、有或没有前期浓缩器的IMS、或它们的任何组合。
在优选的实施方案中，包括分子碱和分子酸的反应性无机物质被包括在气流中。这些化合物可能发生反应，形成不挥发的盐颗粒。分子的可冷凝的高沸点有机物质可能吸附在光学元件上遭受DUV光线导致游离基缩合或聚合。在某些情况下由此产生的聚合物膜可能用活性氧处理物种予以清除。难熔的物质是包含形成不挥发的或反应性氧化物的原子(例如但不限于P、Si、S、B、Sn、Al)的化合物。这些污染物可能暴露在DUV光之下并且可能形成耐活性氧处理的难熔化合物。
在优选的实施方案中，分子碱和分子酸样品是使用装满蒸馏水(10cc)的尘埃测定器收集的。空气(气体)样品是使用可编程的采样泵通过尘埃测定器以1升/分钟的流量抽吸240分钟获得的。在优选的实施方案中总样品体积不受限制地是240升。
此外，在优选的实施方案中，分子的可冷凝的高沸点有机物质和难熔物质的样品是使用装满多孔介质(例如，TenaxT.A.)的热解吸采样器(TDS)收集的。空气(气体)样品是使用有低流量适配器的可编程的采样泵通过收集介质以0.15升/分钟的流量抽吸240分钟获得的。总样品体积大约是36L。在优选的实施方案中，流速可以在大约50毫升/分钟到250毫升/分钟的范围内变化。温度也能从大约室温变化到大约100℃。现场空白或空的样品是针对每个类型的样品收集的。现场空白是在现场处理的通过相同的路径抽取具有零样品体积的真实样品的采样装置(TDS的尘埃测定器)。现场空白的目的是在样品处理和运输期间检测可能不受控制的污染事件。现场空白是以与真实样品相同的方式进行分析的。
在优选的实施方案中，分子碱和分子酸的样品分析包括使用离子色谱法。化合物是用保留时间识别的并且是使用个别的定标测定标准和10-点定标程序定量的。对应方法的检测下限(LDL)是每种个别成份～0.1微克/立方米。在优选的实施方案中，分子碱和难熔的物质的样品是使用配备了质量选择检测器和热解吸附系统(TD)的气相色谱(GC)进行分析的。总的分析系统(TD/GC/MS)被优化，以便将用己烷以上的沸腾温度和每种个别成份～0.1微克/立方米的LDL将被分析物分开和定量。个别成份是借助搜寻MS库和色谱峰位置识别的。个别成份是针对两种分析标准(例如，甲苯和十六烷)定量的。分析结果在表3-9中列出。
                                          表3
浓度，微克/立方米
  N2-设备之前     N2-设备之后   无油空气之前   无油空气之后 制造环境   准制造环境
    氨(如NH3)     0.4     ＜0.1     0.4     ＜0.1     4.2     6.4
    其它无机酸     ＜0.1     ＜0.1     ＜0.1     ＜0.1     ＜0.1     ＜0.1
    亚硝酸(如NO2)     ＜0.1     ＜0.1     0.8     ＜0.1     0.8     1
    硝酸(如NO2)     ＜0.1     ＜0.1     ＜0.1     ＜0.1     ＜0.1     ＜0.1
    C6+有机化合物(如甲苯)     -1.1     -0.9     -0.8     -2.3     -213     -216
                          表4
化合物   浓度，微克/立方米
  如甲苯 如十六烷
苯(78)     0.4     0.2
二甲氧基二甲基硅烷(59)     2.7     1.2
3-甲基己烷(26)     0.4     0.2
2-庚烷(47)     0.5     0.2
三甲氧基甲基硅烷(45)     0.4     0.2
2，5-二甲基己烷(33)     0.3     0.1
甲苯(82)                    1     2.9     1.3
丙酸2-羟基乙酯(59)          2     1.5     0.7
PGMEA(92)                   3     2.2     1
乙基苯(59)                  4     3.2     1.3
n-丙基苯(56)     0.3     0.1
环己烷(84)     9.5     0.2
二甲本(48)                  5     15.2     6.1
苯乙烯(59)     0.3     0.1
1，2，3-三甲基苯(72)     1.8     0.7
1，3，5-三甲基苯(60)     0.6     0.2
环己酮(77)                  6     0.6     0.2
3-庚酮(47)     0.4     0.2
未知物     0.5     0.2
未知物     0.7     0.3
2，6-二甲基辛烷(59)         7     0.3     0.1
(1-甲基乙基)环己烷(40)     0.4     0.2
壬烷(59)     0.4     4.1
2，5，6-三甲基辛烷(53)     4.3     1.7
2，2，7，7-四甲基辛烷(53)     1.8     0.7
2，2，6-三甲基辛烷(64)     1.4     0.6
1-乙基-3-甲基苯(93)         8     3.1     1.2
2-甲基癸烷(77)     1.2     0.5
1-乙基-2-甲基苯(77)     0.9     0.4
苯甲醛(48)                  9     2.8     1.1
甲基-氨基甲酸苯基酯(25)     2.1     0.8
碳酸丙二酯(86)              10     3.5     1.4
 2，2，4，6，6-五甲基庚烷(64)     2.6     1
 2，2-二甲基癸烷(64)                          11     5.7     4
 2，2，9-三甲基癸烷(77)                       12     10.1     2.3
 3，7-二甲基壬烷(67)                          13     17     0.2
 5，6-二甲基癸烷(50)     1.7     0.7
 2，3-二甲基癸烷(40)     1.9     0.8
 3-甲基-5-丙基壬烷(64)     3.9     1.6
 2，6，7-三甲基癸烷(47)                       14     15     6
 4-乙基-2，2，6，6-四甲基庚烷(72)             15     14     0.2
 2，5-二甲基十一烷(59)     1.5     0.2
 4，6-二甲基十一烷(59)                        16     12     4.8
 3，5-二甲基十一烷(53)     1.8     0.7
 4-甲基十一烷(83)     2.4     1
 3-甲基-5-丙烷基壬烷(64)                      17     5.7     2.3
 5，7-二甲基十一烷(43)     1.7     0.7
 3，8-二甲基十一烷(38)     2.5     1
 2，5-二甲基十二烷(36)     3.6     1.4
 2，2，3，4，6，6-六甲基庚烷(72)     1.5     0.6
 2，6，10-三甲基十二烷(72)     2.3     0.9
 5-甲基十三烷(64)     0.7     0.3
 4-甲基十三烷(64)     0.4     0.2
 十二烷(50)     0.5     0.2
 苯甲酸(66)                                   18     9.9     4
 六甲基环四硅氧烷(39)     0.5     0.2
 八甲基环四硅氧烷(54)     0.4     0.2
 2，5-二苯基-2，5-环己二烯-1，4-二酮(97)      20     27     10.1
 总数     213     73
图12A-12C是依照本发明的优选实施方案包括光谱末端的平均离子扫描(图12C)的气体样品的色谱图的图解式例证。气体样品是制造环境的空气。
准制造环境的空气的质谱分析(MS)结果在表5中列出。
                          表5
化合物   浓度，微克/立方米
  如甲苯 如十六烷
己烷(78)     0.4     0.2
苯(84)     0.5     0.2
2，4-二甲基-3-戊酮(72)     0.2     0.1
己醛(64)     0.3     0.1
丙酸(propanoc acid)2-羟基丙酯(56)     0.4     0.2
丙酸(propanoc acid)2-氧基乙酯(29)     0.1     0.05
甲苯(79)                          1     3.3     1.4
2，4-二甲基-3-戊酮(36)     0.2     0.1
2，3-二甲基戊烷(21)     0.4     0.2
丙酸2-羟基丙酯(57)     0.4     0.2
丙酸2-氧基乙酯(27)     0.1     0.05
PGMEA(59)     0.8     0.3
乙苯(61)                          4     7     4.9
苯乙烯(39)     0.3     0.1
二甲苯(35)                        5     35     17.5
1，2，4-三甲基苯(67)     1.4     0.6
壬烷(61)     0.7     0.3
四氢-2-甲基-2-呋喃醇(56)     1.1     0.5
环己烷(73)                        6     92     40
2，5，6-三甲基辛烷(50)            7     1.7     0.7
1-乙基-3-甲基苯(91)               8     2.2     0.9
3，4-二甲基癸烷(59)     0.4     0.2
1-乙基-2-甲基苯(72)     0.5     0.2
α-甲基苯乙烯(96)     1.1     0.4
2，2，4，6，6-五甲基庚烷(42)     0.8     0.3
苯甲醛(96)                        9     0.9     0.4
2，2-二甲基癸烷(64)               11     1.7     0.7
2，2，9-三甲基癸烷(53)            12     4.2     1.7
3，7-二甲基壬烷(47)               13     4.7     1.9
1，3，5-三甲基苯(91)     0.6     0.2
3，6-二甲基十一烷(38)     1     0.4
2，6，7-三甲基癸烷(53)            14     4.2     1.7
 2-乙基-1-己醇(47)     1.2     0.5
 3，8-二甲基十一烷(43)     3.4     1.4
 4，6-二甲基十一烷(59)                            16     0.5     0.2
 3-甲基-5-丙基壬烷(53)                            17     0.7     0.3
 5-丁基壬烷(59)     1     0.4
 十一烷(90)     1     0.4
 4-甲基十一烷(72)     1     0.4
 1-乙基-2，3-二甲基苯(38)     0.5     0.2
 1，2-二甲基-4-乙基苯(72)     0.3     0.1
 2，5-二甲基十二烷(40)     1.1     0.4
 乙酰苯(47)     0.7     0.3
 2-丁基-1-辛醇(78)     0.4     0.2
 1-乙基-2，4-二甲基苯(47)     0.3     0.1
 2，7，10-三甲基十二烷(59)     0.8     0.3
 2，7，10-二甲基十一烷(53)     0.3     0.1
 苯甲酸(41)                                       18     8.9     3.6
 十二烷(87)     0.5     0.2
 苯基马来酐(23)     0.4     0.2
 三甲基-1，3-戊二醇二异丁酸酯(42)                 19     2.9     1.2
 二苯甲酮(42)     0.1     0.05
 2，5-环己二烯-1，4-二酮-2，5-二苯基(89)          20     12.1     4.8
 总数     216     96
图13A和13B是依照本发明的优选实施方案另一个气体样品的色谱图。气体样品是准制造环境的空气样品。
表6列出过滤器上游的无油空气的质谱分析结果。
                   表6
    化合物     浓度，微克/立方米
  如甲苯   如十六烷
二甲氧基二甲基硅烷     0.5     0.2
甲苯     0.3     0.1
总数     0.8     0.3
图14是依照本发明的优选实施方案在过滤器之前无油空气样品的色谱图的图解式例证。
表7列出在过滤器下游采样的无油空气的质谱分析结果。
                   表7
    化合物     浓度，微克/立方米
    如甲苯   如十六烷
二甲氧基二甲基硅烷     2.3     0.9
三甲氧基甲基硅烷     1.3     0.5
总数     3.6     1.4
图15是依照本发明的优选实施方案过滤器下游的无油空气样品的色谱图的图解式例证。
表8列出过滤器上游氮气设备的质谱分析结果。
                     表8
    化合物     浓度，微克/立方米
    如甲苯     如十六烷
二甲氧基二甲基硅烷     0.8     0.3
三甲氧基甲基硅烷     0.3     0.1
总数     1.1     0.4
图16是依照本发明的优选实施方案过滤器上游的氮气样品的色谱图的图解式例证。
表9列出过滤器下游氮气的质谱分析结果。
                      表9
    化合物     浓度，微克/立方米
    如甲苯     如十六烷
二甲氧基二甲基硅烷     0.9     0.4
总数     0.9     0.4
图17A和17B依照本发明的优选实施方案分别图解式举例说明过滤系统下游的氮气样品的色谱和光谱末端的平均离子扫描。
图18图解式举例说明依照本发明的优选实施方案空白采样管的色谱图。
图19是依照本发明的优选实施方案用来在线监测过滤系统的性能的方法600的流程图。用于过滤系统性能的实时监测系统包括每逢步骤602采集过滤系统上游的气流样品。每逢步骤604产生并储存气流的光谱，例如，色谱。门限目标过滤范围根据但不限于化合物和数量(例如，C5，32ppb)被确定下来。在步骤606中，所有在目标过滤范围以下的污染物的位置和数量都被识别。在步骤608中，确定这些污染物与出现在上游采样位置的那些是否相匹配。如果确定不匹配，那么在该位置采集另一个样品，并且重复该程序。然而，如果污染物水平与过滤器上游的门限范围相匹配，那么每逢步骤618就设置报警，指出特定的化合物的突破条件。
每逢步骤610，从光谱中识别在门限目标过滤范围内的污染物的位置和数量，例如，C7、12ppb。对于每个位置的全部挑战在步骤612中被更新，并且在步骤614中计算过滤器的剩余寿命。
在步骤616中将过滤器的剩余寿命与预定的报警极限进行比较。如果过滤器寿命不大于报警极限，那么每逢步骤618就设置报警。然而，如果过滤器寿命大于报警极限，那么该程序通过在步骤602中采集样品并且一步一步地执行在此处描述的方法被再一次重复。
依照这种方法针对在不同位置[例如但不限于在过滤器下游的某个位置，在过滤床中或在将过滤床包括在串联配置中的组套间过滤器配置中的某些位置]采集的样品重复这些步骤。
在优选的实施方案中，目标过滤范围可以包括一些变量，例如在指示化合物浓度的光谱中峰的幅度、或快速通过通常指示低分子量化合物的过滤系统的化合物。在替代实施方案中，多物种的混合物可能被用作监视过滤器寿命和性能或变量组合的决定因素，以便以参数分析为基础分析过滤系统的效能。
图20依照本发明的优选实施方案举例说明用来确定和监测污染物和过滤系统的性能的系统的示意方框图。系统650包括系统上游的洁净干燥空气过滤器652、基本组件654和有众多过滤器或难熔陷阱的组件682。基本组件提供连接过滤器组件682的接口并且包括离入口接口674最近的压力调节装置656。出口接口678与过滤器组件682的出口接口和系统的排气口672连通。如果需要将用来确定污染的系统抽空，排气接口672也能在替代实施方案中与真空系统耦合。所有的入口接口和出口接口都有用于与环境隔绝的密封表面。在优选的实施方案中，基本组件654进一步包括诸如比例积分控制器之类的控制器/处理器658和控制组件670。优选的实施方案包括把采样工作周期强加给每个过滤筒的电子控制阀。工作周期可能是可编程的。电子控制阀当它们能够处理潜在的超载的时候参与有高浓度杂质的实施方案。
过滤器组件682包括众多过滤器陷阱或过滤筒和适当地安排在过滤筒686之间的接口中的阀门以便为过滤器之间的正确定向流动和收集后在众多部位采样和分析创造条件。收集后的分析提供在半导体加工环境中对出现在气流中的污染的定量和定性的度量。诸如GCMS或GCFID之类分析工具可以被用来检测污染物。它也可能为监测过滤系统的性能创造条件。
在优选的实施方案中，过滤器组件也可以包括定时装置(例如，电池供电的时钟)，以便确定与预定的控制参数成比例的采样持续时间。过滤器组件中的歧管688为众多过滤器之间的流动创造条件。歧管有诸如适当的坡口之类的机械接口以有助于插入过滤筒。在优选的实施方案中，过滤器组件中通道能适应消除测量误差的过滤器空白或陷阱空白。
在替代实施方案中，可以使用热电冷却装置冷却分析系统。可以使用低温实施方案浓缩和收集有机物。较少数量的陷阱对于低温实施方案是必要的，因为有机物可以在浓缩之后再收集。低温系统的实施方案可以包括用来驱散所产生的热量的散热片。
替代实施方案包括在失去压力的情况下耦合到外部接口连接上的安全装置。这消除采样误差。
图21举例说明依照系统的优选实施方案用来检测和监视污染物和本发明的过滤系统的性能的组件的示意图。保护罩702被放在基本组件704和过滤器组件706上。过滤器组件706包括众多参照图20描述的过滤筒708。
图22举例说明依照本发明的优选实施方案有众多检测系统的过滤陷阱的组件的示意图。基本组件704被描绘成与参照图20描述的过滤器组件706耦合。
图23举例说明组件有众多图2所示的过滤陷阱的替代视图。
图24举例说明依照本发明的优选实施方案有众多图21所示的过滤器陷阱的组件连同歧管中的管道一起展示的详细视图。
图25A-25C举例说明在污染物和过滤器监测系统中在依照本发明的优选实施方案提高收集的敏感性的时候起浓缩器作用的装置的示意图。浓缩器装置804有保护罩802并且插在有入口接口和出口接口的歧管中，例如，歧管806。包括过滤器监测功能的过滤系统能使用诸如浓缩器804之类的耦合装置减小尺寸。如果温度降低到0℃可以在过滤系统中收集比较大的体积。借助包括吸附性物质(例如，TenaxT.A)的浓缩器装置的使用，数据收集的敏感性也得到提高。诸如有6个以上碳原子的有机物之类的高沸点化合物被TenaxT.A吸附。在替代方案中，诸如Supelco公司之类提供的诸如碳陷阱之类的吸附物质能被用在包括低沸点化合物的实施方案中。替代实施方案包括用于高低沸点化合物的过滤器组合并且可能是并联和/或串联安排的。
图26A和26B举例说明依照本发明的优选实施方案仿效和检测光学元件上的沉积过程的系统的示意方框图。依照前面的描述，光线化学沉积反应发生在高能光子与有机蒸汽互相作用的时候。这些反应形成反应性极强的自由基，这些自由基可能形成能污染光学元件的比较大的有机化合物。聚合物膜层可能在光学表面上形成并且污染光学元件。优选的实施方案包括仿效有机化合物在光学表面上的沉积过程的检测系统。装满诸如玻璃珠912之类的玻璃填塞物的过滤筒902仿效光学物质。洁净干燥的压缩空气910被输送通过这种过滤筒。光源906为过滤筒提供光线，例如，激光器提供激光能量，以便当高能光子与陷阱中的有机物蒸汽反应的时候引起聚合物膜在玻璃珠表面上形成。
光电探测器包括光电管904，以便测量基于污染物在许多玻璃珠表面上的沉积改变的光线的能量水平。玻璃珠为沉积提供比较大的表面积。频谱差异和透射差异受到监测，以便确定污染的水平。这个实施方案提供一种有希望确定可能发生在光学元件(例如，步进器中的光学器件)上的损害的方法。然后，可以采取措施对抗这种对贵重光学器件的潜在损害。
人们应该理解在本文中描述的程序、工艺、方法和系统不涉及或局限于任何特定类型的收集介质、或计算机或网络系统(硬件或软件)，除非另有说明。各种不同类型的通用或专用计算机系统都可能依照本文描述的教导被一起使用或完成操作。
鉴于各种各样的实施方案能应用本发明原则，人们应该理解举例说明的实施方案仅仅是示范性的，不应该作为对本发明的范围的限制。例如，流程图中的步骤可以按不同于本文描述顺序采用，而且在方框图中可以使用更多或更少的要素。虽然优选实施方案的各种要素已如同在软件中实现的那样被描述，但是在硬件或固件的落实方面其它的实施方案可能被交替地使用，反之亦然。
涉及用来确定和控制污染的系统和方法的各种方法可能体现在包括计算机可使用的媒体的计算机程序产品中，这一点对于熟悉这项技术的人是显而易见的。例如，这样的计算机可使用的媒体可以包括可读的存储器装置，例如，有计算机可读的程序代码片段储存在上面的硬盘装置、CD-ROM、DVD-ROM或计算机软盘。计算机可读的媒体也可以包括通信或传输媒体，例如，总线或有程序代码片段作为数字或模拟数据信号在它上面传输的光学的、有线的或无线的通信链路。
权利要求书不应该被读成局限于所描述的次序或要素，除非是那样表述的之外。所以，所有纳入权利要求书及其等价文件的范围和精神范围内的实施方案都作为这项发明的专利申请范围。

Claims (50)

1.一种用来监测半导体加工系统中的污染物的方法，该方法包括下述步骤：
在气流中采样以检测出现在气流中的污染物；
识别污染物的目标物种；
选择浓度高于目标物种的第二污染物；
测量气流中的第二污染物；以及
依据第二污染物的测量结果确定目标物种的浓度。
2.根据权利要求1的监测方法，进一步包括在包括过滤器的上游和下游的众多位置测量气体流量。
3.根据权利要求2的监测方法，其中众多位置包括在过滤器里面的位置。
4.根据权利要求1的监测方法，进一步包括产生在过滤器上游某个位置采样的气流的色谱的数字表达。
5.根据权利要求1的监测方法，进一步包括计算目标物种的突破时间。
6.根据权利要求1的监测方法，其中第二污染物具有低于目标物种的分子量。
7.根据权利要求1的监测方法，其中采样步骤包括收集难熔的化合物、高分子量化合物和低分子量化合物。
8.根据权利要求1的监测方法，进一步包括过滤器，该过滤器包括吸附物质。
9.一种用来确定和监测光刻工具中的污染的系统，其中包括：
至少一个穿过光学系统伸出与气流流体连通的收集装置，该收集装置有模拟光学元件的物质；光源，它为收集装置提供高能光线，以致气流中的至少一种污染物与光反应在所述物质上产生沉积层；以及
与收集装置耦合的至少一个光电探测器，它通过至少监测频谱差异和传输差异之一检测出现在所述物质上的沉积层。
10.根据权利要求9的系统，其中所述物质包括具有适合吸附污染物的预定的表面性质的玻璃球。
11.根据权利要求9的系统，其中收集装置是管状的。
12.根据权利要求9的系统，其中所述物质至少是玻璃和镀膜玻璃物质之一。
13.根据权利要求9的系统，其中污染至少包括难熔化合物、高分子量化合物和低分子量化合物之一。
14.一种用来确定半导体加工系统中的污染的装置，其中包括：
有众多过滤器陷阱部署在其中的过滤系统，众多过滤器陷阱在某个持续时间里收集来自气流的污染物；以及
穿过处理系统伸出耦合到过滤系统上与气流流体连通的接口组件，该接口组件引导一部分气体流入和流出过滤系统。
15.根据权利要求14的装置，其中污染物至少包括难熔化合物、高分子量化合物和低分子量化合物之一。
16.根据权利要求14的装置，进一步包括与过滤系统耦合增加过滤器陷阱两侧的压力梯度的真空源。
17.根据权利要求14的装置，其中过滤器陷阱有渗透性滤膜，该渗透性滤膜过滤污染物，例如来自气流的难熔化合物、高分子重量化合物和低分子量化合物当中的至少一种化合物。
18.根据权利要求14的装置，其中接口组件进一步包括压力调节装置。
19.根据权利要求14的装置，其中接口组件进一步包括控制器。
20.根据权利要求14的装置，进一步包括强加采样工作周期的电子控制阀。
21.根据权利要求14的装置，进一步包括确定采样持续时间的定时器装置。
22.根据权利要求14的装置，进一步包括诸如热电冷却装置之类的冷却装置。
23.根据权利要求14的装置，其中过滤器陷阱有吸附性物质。
24.根据权利要求23的装置，其中吸附性物质包括诸如Tenax之类的聚合物。
25.一种用来检测和监测半导体加工系统中的污染的方法，该方法包括下述步骤：
把气体样品从半导体加工系统输送到有饱和量的收集装置，该处理系统有光学系统；以及
在代表样品体积超过收集装置的饱和量的采样持续时间里用收集装置收集来自气体的污染。
26.根据权利要求25的方法，其中采样的持续时间至少是六小时。
27.根据权利要求25的方法，其中采样的持续时间使收集足够分析的质量的沸点高于大约150℃的高分子量化合物成为可能。
28.根据权利要求25的方法，其中收集污染的步骤包括收集难熔的化合物、高分子量化合物和低分子量化合物。
29.一种用来确定和监测光刻工具中的污染的系统，其中包括至少一个穿过所述工具的光学系统伸出与气流流体连通的收集装置，该收集装置具有吸附物质和饱和量，该收集装置是超过吸附气流中的污染物的饱和量操作的。
30.根据权利要求29的系统，其中吸附物质包括具有适合吸附污染物的预定的表面性质的玻璃球。
31.根据权利要求29的系统，其中收集装置是管状的。
32.根据权利要求29的系统，进一步包括不与气流流体连通的收集装置。
33.根据权利要求29的系统，其中收集装置至少是玻璃和镀膜玻璃物质之一。
34.根据权利要求29的系统，其中吸附的物质包括聚合物Tenax。
35.根据权利要求29的系统，其中污染至少包括难熔化合物、高分子量化合物和低分子量化合物之一。
36.一种在光刻系统中有光学元件的污染分析装置，其中包括：
包括有与气源耦合的光学元件的表面性质的物质的收集装置，所述的收集装置与光源耦合、有吸附物质并且是超过吸附污染物的饱和量操作的。
37.根据权利要求36的污染分析装置，其中吸附物质包括Tenax之类的聚合物。
38.根据权利要求36的污染分析装置，其中吸附物质包括玻璃球。
39.根据权利要求36的污染分析装置，其中污染物至少包括难熔化合物、高分子量化合物和低分子量化合物之一。
40.一种用来除去半导体加工系统中的污染物的方法，该方法包括下述步骤：
把来自半导体加工系统的气流交付给收集装置，所述处理系统有光学系统；以及
用收集装置收集包括指示分子量高于第一污染物的第二污染物的第一污染物的来自所述气流的污染物。
41.一种用来在有光学路径的光刻系统中监测和除去污染物的方法，该方法包括下述步骤：
把来自光刻系统的气流交付给收集装置；
用收集装置检测来自气流的污染物；
分析污染物；以及
激励薄膜从光学路径除去污染物。
42.根据权利要求41的方法，其中污染至少包括难熔化合物、高分子量化合物和低分子量化合物之一。
43.一种用来在半导体加工系统中消除污染的过滤系统，该系统包括至少一个穿过半导体加工系统的光学系统伸出与气流流体连通的收集装置，至少一个收集装置具有可有选择地滤除来自气流的污染物(例如，难熔化合物、高分子量化合物和低分子量化合物当中的至少一种化合物)的渗透性滤膜。
44.根据权利要求43的过滤系统，其中收集装置与真空源耦合以增加跨越选择性薄膜的压力梯度。
45.根据权利要求43的过滤系统，其中气流包括洁净干燥的空气、氮气和/或其它的惰性气体。
46.根据权利要求43的过滤系统，进一步包括与从选择性浸透薄膜输出的渗透流流体连通的再生吸附装置。
47.根据权利要求43的过滤系统，进一步包括与收集装置的残渣流流体连通的第二收集装置，第二收集装置具有对氧和水可有选择地浸透的第二薄膜。
48.一种在半导体加工系统中用来清洁被污染的表面的方法，该方法包括下述步骤：
在有光线存在的情况下把气流交付给处理系统中被污染的表面，该气流有添加气体而且该气流与在被污染的表面上的污染物结合形成挥发性产物；以及
将挥发性产物从处理系统中除去。
49.根据权利要求48的清洁方法，其中除去挥发性产物的步骤包括使用吹扫气体。
50.根据权利要求48的清洁方法，其中被污染的表面是光学系统表面。
CNB02821076XA 2001-09-24 2002-09-24 用来确定和控制污染的系统和方法 Expired - Fee Related CN1289171C (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US09/961,802 2001-09-24
US09/961,802 US6620630B2 (en) 2001-09-24 2001-09-24 System and method for determining and controlling contamination

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN1575194A true CN1575194A (zh) 2005-02-02
CN1289171C CN1289171C (zh) 2006-12-13

Family

ID=25505037

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CNB02821076XA Expired - Fee Related CN1289171C (zh) 2001-09-24 2002-09-24 用来确定和控制污染的系统和方法

Country Status (8)

Country Link
US (2) US6620630B2 (zh)
EP (1) EP1438118A1 (zh)
JP (2) JP4754172B2 (zh)
KR (2) KR100911794B1 (zh)
CN (1) CN1289171C (zh)
CA (1) CA2461153A1 (zh)
SG (1) SG148843A1 (zh)
WO (1) WO2003026774A1 (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102680649A (zh) * 2012-05-04 2012-09-19 上海华力微电子有限公司 一种测试高纯管道吹扫效果的方法
CN103630617A (zh) * 2012-08-24 2014-03-12 现代自动车株式会社 检测来自空气调节器的刺激性气味、再现刺激性气味和制备相应刺激性组合物的方法
CN106404957A (zh) * 2016-10-18 2017-02-15 天津七二通信广播股份有限公司 一种挥发性有机污染物治理对比柱箱及使用方法
CN109444232A (zh) * 2018-12-26 2019-03-08 苏州同阳科技发展有限公司 一种多通道智能化污染气体监测装置与扩散溯源方法

Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10061248B4 (de) * 2000-12-09 2004-02-26 Carl Zeiss Verfahren und Vorrichtung zur In-situ-Dekontamination eines EUV-Lithographiegerätes
US20040023419A1 (en) * 2001-09-24 2004-02-05 Extraction Systems, Inc System and method for monitoring contamination
US7092077B2 (en) * 2001-09-24 2006-08-15 Entegris, Inc. System and method for monitoring contamination
US7132011B2 (en) * 2003-09-02 2006-11-07 Entegris, Inc. Reactive gas filter
US7479454B2 (en) 2003-09-30 2009-01-20 Tokyo Electron Limited Method and processing system for monitoring status of system components
US7319942B2 (en) * 2003-11-26 2008-01-15 Raytheon Company Molecular contaminant film modeling tool
US7430893B2 (en) * 2003-12-03 2008-10-07 Entegris, Inc. Systems and methods for detecting contaminants
US20050120775A1 (en) * 2003-12-03 2005-06-09 Extraction Systems, Inc. Systems and methods for detecting contaminants
US7020583B2 (en) * 2004-01-30 2006-03-28 Tokyo Electron Limited Method and apparatus for determining chemistry of part's residual contamination
US7087907B1 (en) 2004-02-02 2006-08-08 Advanced Micro Devices, Inc. Detection of contamination in imaging systems by fluorescence and/or absorption spectroscopy
DE102006023061B4 (de) 2006-05-17 2008-08-14 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Gasdetektor mit akustischer Messzelle und selektiv adsorbierender Oberfläche
ES2583371T3 (es) 2006-10-11 2016-09-20 The General Hospital Corporation Composiciones, métodos, y dispositivos para tratar enfermedades hepáticas
KR101126339B1 (ko) 2010-10-06 2012-03-22 주식회사 서림 태양전지 오염 방지구조
US11020704B2 (en) 2014-03-19 2021-06-01 Entegris, Inc. System and method for removing airborne molecular contaminants from gas streams
AU2016220855B2 (en) 2015-02-17 2019-03-07 Fujitsu Limited Determination device, determination method, and determination program
FR3057390B1 (fr) * 2016-10-11 2018-12-07 Soitec Four vertical avec dispositif de piegeage de contaminants
US10695804B2 (en) * 2018-01-25 2020-06-30 Applied Materials, Inc. Equipment cleaning apparatus and method

Family Cites Families (32)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3834122A (en) 1972-11-02 1974-09-10 Texaco Inc Method and apparatus for separating hydrocarbons
US4122355A (en) * 1977-05-11 1978-10-24 Turbitt John J Vehicle engine automatic restart circuit
US4170901A (en) 1978-06-15 1979-10-16 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Air Force Sorption tube atmospheric sampling system
GB2085309B (en) 1980-10-10 1984-02-15 Perkin Elmer Ltd Concentrating gas component by condensation
US4645516A (en) 1985-05-24 1987-02-24 Union Carbide Corporation Enhanced gas separation process
CA1292941C (en) 1987-06-30 1991-12-10 Julius S. Csabai Purification system
US5054046A (en) * 1988-01-06 1991-10-01 Jupiter Toy Company Method of and apparatus for production and manipulation of high density charge
US5153901A (en) * 1988-01-06 1992-10-06 Jupiter Toy Company Production and manipulation of charged particles
US4998433A (en) 1989-06-19 1991-03-12 Stumpf David K Method and means for condensing trace air contaminates from gases
US5274434A (en) * 1990-04-02 1993-12-28 Hitachi, Ltd. Method and apparatus for inspecting foreign particles on real time basis in semiconductor mass production line
US5122355A (en) 1990-06-06 1992-06-16 Union Carbide Industrial Gases Technology Corporation Membrane nitrogen process and system
JPH05312796A (ja) * 1992-05-14 1993-11-22 Kubota Corp 排ガス中のダイオキシン類の代替指標としてのクロロベンゼン類の半連続測定監視装置
EP0692297A3 (en) 1994-07-15 1996-10-23 Praxair Technology Inc Gas pre-cleaning
AUPM707494A0 (en) 1994-07-26 1994-08-18 Crc For Waste Management And Pollution Control Limited A method and apparatus for environmental monitoring of low concentration levels of organic compounds
JP3406968B2 (ja) * 1994-09-28 2003-05-19 学校法人慶應義塾 気体中の窒素酸化物の吸着管、これを用いた捕集・回収方法、及び、これを用いた測定方法及び装置
US5574230A (en) 1994-10-20 1996-11-12 Havelick & Associates, Ltd. Silica gel, Tenax, and carbon media adsorption tube for the sampling of a wide variety of organic compounds in air and gas streams
US5856198A (en) 1994-12-28 1999-01-05 Extraction Systems, Inc. Performance monitoring of gas-phase air filters
KR0176152B1 (ko) 1995-05-29 1999-04-15 김광호 반도체 장치의 제조과정에서 발생하는 오염입자의 측정장치, 측정방법 및 그 분석 방법
US6168948B1 (en) * 1995-06-29 2001-01-02 Affymetrix, Inc. Miniaturized genetic analysis systems and methods
JPH09298148A (ja) * 1996-05-08 1997-11-18 Sony Corp 露光方法及び露光装置
US6096267A (en) 1997-02-28 2000-08-01 Extraction Systems, Inc. System for detecting base contaminants in air
JP2002517979A (ja) * 1997-02-28 2002-06-18 エクストラクション・システムズ・インコーポレーテッド 気体におけるアミンおよび他の塩基性分子の汚染を検出するためのシステム
JPH1120034A (ja) 1997-06-30 1999-01-26 Nikon Corp 光学部材の製造方法、光学部材及びその光学部材を用いた投影露光装置
JPH1164316A (ja) 1997-08-11 1999-03-05 Fuji Electric Co Ltd クリーンルーム空気中の有機ガス分析方法
JPH1157346A (ja) 1997-08-20 1999-03-02 Nitto Denko Corp ガス分解性フィルター及びその製造法
US6287023B1 (en) 1997-09-22 2001-09-11 Tokyo Electron Limited Processing apparatus and method
US6290779B1 (en) 1998-06-12 2001-09-18 Tokyo Electron Limited Systems and methods for dry cleaning process chambers
DE19841814A1 (de) * 1998-09-12 2000-03-16 Sandler Helmut Helsa Werke Filtereinrichtung mit Adsorptionsfilter, Verfahren zum Betrieb einer Filtereinrichtung sowie Verwendung einer Filtereinrichtung und Verwendung eines Sensorarray-Detektors
DE19847697A1 (de) 1998-10-16 2000-04-20 Klaus Rennebeck Druckluft-Membranfaserlumen-Drainage-Trocknungsverfahren ohne Retentat-Betriebsdruckbegrenzung mit Permeatrückflußausschluß bei simultanem Adsorptionswärmegewinn aus Wässerungsreaktion mit Permeat und simultanen Ansaug-Luftfiltern
JP3494934B2 (ja) * 1999-01-12 2004-02-09 株式会社東芝 ガス状物質の分析装置及びガス状物質の分析方法
JP4300671B2 (ja) 2000-03-13 2009-07-22 株式会社島津製作所 航空機用環境制御装置
US6511640B1 (en) 2000-06-29 2003-01-28 The Boc Group, Inc. Purification of gases

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102680649A (zh) * 2012-05-04 2012-09-19 上海华力微电子有限公司 一种测试高纯管道吹扫效果的方法
CN102680649B (zh) * 2012-05-04 2015-01-07 上海华力微电子有限公司 一种测试高纯管道吹扫效果的方法
CN103630617A (zh) * 2012-08-24 2014-03-12 现代自动车株式会社 检测来自空气调节器的刺激性气味、再现刺激性气味和制备相应刺激性组合物的方法
CN106404957A (zh) * 2016-10-18 2017-02-15 天津七二通信广播股份有限公司 一种挥发性有机污染物治理对比柱箱及使用方法
CN109444232A (zh) * 2018-12-26 2019-03-08 苏州同阳科技发展有限公司 一种多通道智能化污染气体监测装置与扩散溯源方法
CN109444232B (zh) * 2018-12-26 2024-03-12 苏州同阳科技发展有限公司 一种多通道智能化污染气体监测装置与扩散溯源方法

Also Published As

Publication number Publication date
KR20040044976A (ko) 2004-05-31
CA2461153A1 (en) 2003-04-03
WO2003026774A1 (en) 2003-04-03
CN1289171C (zh) 2006-12-13
JP2009010392A (ja) 2009-01-15
JP5049214B2 (ja) 2012-10-17
EP1438118A1 (en) 2004-07-21
KR100911794B1 (ko) 2009-08-12
SG148843A1 (en) 2009-01-29
US6620630B2 (en) 2003-09-16
KR20090035048A (ko) 2009-04-08
US20030113943A1 (en) 2003-06-19
JP2005504280A (ja) 2005-02-10
US20030068834A1 (en) 2003-04-10
US6759254B2 (en) 2004-07-06
JP4754172B2 (ja) 2011-08-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN1289171C (zh) 用来确定和控制污染的系统和方法
US7092077B2 (en) System and method for monitoring contamination
US9983182B2 (en) Device for sampling and detecting volatile organic compounds in water
CN1878604A (zh) 反应性气体过滤器
CN1130423A (zh) 差动式气体感测-在线监测系统
JP2006215035A (ja) ガス流中粒子の測定及び／又は分析のためのシステム及び方法
US20040023419A1 (en) System and method for monitoring contamination
CN101071097A (zh) 就产生颗粒的杂质对反应性气体例如硅烷进行分析
CN1818610A (zh) 用于测量和/或分析气体流内颗粒的系统及包括该系统的方法
Wang et al. On the filtration efficiency of composite media composed of multiple layers of electret media
JP2010096753A (ja) 水銀捕集剤、水銀捕集ユニットおよび水銀分析装置ならびにその方法
TWI417130B (zh) 過濾系統
Gaston et al. Filtration efficiency of air conditioner filters and face masks to limit exposure to aerosolized algal toxins
TW200416930A (en) System and method for monitoring contamination
Lee et al. An optimized adsorbent sampling combined to thermal desorption GC-MS method for trimethylsilanol in industrial environments
Wang et al. Long-term multiple chemical exposure assessment for a thin film transistor liquid crystal display (TFT-LCD) industry
Wei et al. Tempo-spacial variation and source apportionment of atmospheric formaldehyde in the Pearl River Delta, China
Hall Air sampling
JPH07136450A (ja) エアーフィルタ及びエアーフィルタ装置
Belanger et al. Examination of the prevalence and abundance of noncondensable, nonreactive optical surface contaminants in the scanner environment
Cheng et al. Abnormal Respiratory Symptoms of Workers and Sampling of Organic Vapors Using Solid-phase Microextraction Devices in a Golf Ball Manufacturing Factory
WO2002018911A1 (en) Method and installation for determining organic particles floating in the air
Ortiz In-place testing summary-1990
Evans et al. Data Quality Issues Associated with the Presence of Chlorinated Hydrocarbons in Tank Vapor Samples

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
ASS Succession or assignment of patent right

Owner name: MYKROLIS CORP.

Free format text: FORMER OWNER: EXTRACTION SYSTEMS INC.

Effective date: 20050812

C41 Transfer of patent application or patent right or utility model
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20050812

Address after: American Delaware

Applicant after: Mykrolis Corp.

Address before: Massachusetts, USA

Applicant before: Extraction Systems Inc.

C41 Transfer of patent application or patent right or utility model
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20060602

Address after: Minnesota, USA

Applicant after: MYKROLIS Corp.

Address before: Massachusetts USA

Applicant before: Mykrolis Corp.

C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
C17 Cessation of patent right
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20061213

Termination date: 20091026