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燃料電池の開発設計における問題点をもとに、データ分析を活用した温度場の高速予測についてご紹介！
燃料電池は、燃料の化学エネルギーを電気エネルギーに直接変換する裝置であり、 水力・火力・原子力に次ぐ第4世代の発電技術として期待されています。 この電気化学エネルギーは、外部負荷に必要な直流電力を供給することができ、 燃料電池は窒素酸化物および硫黄酸化物を排出しません。発電効率が高い、 燃料範囲が広い、環境汚染が小さい、信頼性が高いという特長があります。 本事例では、燃料電池の開発設計における問題点をもとに、データ分析を活用した 温度場の高速予測について紹介します。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
測長SEMデータの相関性R²=0.96を実現。広範囲のチップパターンサイズ変化を、画像輝度の変化として定量的に観察。
ウエハ上のパターン寸法のバラツキを、非破壊・超高速にモニタリングする検査モジュールです。 従来、SEM（走査電子顕微鏡）で時間をかけて計測していたパターンサイズの変動を、マクロ画像の輝度情報として可視化します。 露光工程やエッチング工程における「装置固有のムラ」や「経時変化」をリアルタイムで監視可能。 微細化が進む次世代デバイスの歩留まり改善に大きく貢献します。 【技術的特長】 ■測長SEMデータと極めて高い相関（R²=0.964）を確認済み ■チップ内の特定エリアだけでなく、ウエハ全面の分布を一括把握 ■テレセントリシティを最適化した光学系による高精度な観察 ※詳しくはカタログをご覧頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。 ※実機での評価依頼を受付中。1回目のサンプル評価は無償にて承ります。
