Modelling and Diagnostics of Low Pressure Plasma Discharges

The presented thesis deals with various aspects of models for low pressure discharges. As well the theoretical background of hydrodynamic plasma models as the comparison of calculated data with experimental results are discussed. In the first part of this work hydrodynamic conservation equations are derived from the Boltzmann equation. Main focus is the application to low pressure plasmas. Different model systems for electrons and ions are presented. The question in which case simplified models can be applied, is treated as well as numerical aspects and algorithms for obtaining a solution are discussed. In a second part hydrodynamic models were used for performing one-dimensional simulations. The sensitivity of the model in dependence of input parameters like momentum exchange frequencies was analysed. As well different model systems were compared qualitatively in order to get an estimate for the error introduced by using simple and numerical more stable model systems. In the third part hydrodynamic models were applied to simulate different kinds of low pressure discharges. Main focus were inductively driven plasmas like they are used in semiconductor fabrication as high density plasma source. Calculated data for this kind of discharge were compared with experimental values obtained from Langmuir probe measurements. Theory and experiment show very good agreement. In a final part the scaling laws and geometry dependence derived from hydrodynamic models were used to assemble a set of general reactor design rules. Examples were presented, how reactor performance can be optimised by careful choice of geometry parameters. Also general dependencies on external parameters like discharge pressure were discussed.Niederdruck-Plasmaverfahren sind zum unverzichtbaren Bestandteil moderner Hochtechnologieprozesse geworden. Neben einer Vielzahl innovativer Anwendungen im Bereich Oberflächenbehandlung bzw. -veredelung sowie Beleuchtungstechnik ist vor allem der Einsatz von Niederdruckentladungen in der Fertigung von Halbleitern bzw. Flachbildschirmen von wirtschaftlicher Bedeutung. Typischerweise sind Plasmaverfahren bei der Herstellung einer modernen integrierten Schaltung an bis zu 50 Teilprozessschritten beteiligt. Die zunehmende Integrationsdichte und die stetig steigenden Anforderungen an die Ausbeute der Einzelschritte erfordern in zunehmendem Maße ein grundlegendes Verständnis der komplexen physikalischen sowie plasmachemischen Prozesse. Die vorliegende Arbeit gibt einen Überblick, wie die in Niederdruckplasmen ablaufenden Transportprozesse mittels geeigneter mathematischer Modelle verstanden werden können. In gleichem Maße wird auf eine Validierung der theoretischen Daten Wert gelegt. Neben allgemeinen Betrachtungen zur Gültigkeit von hydrodynamischen Beschreibungen liegt der Schwerpunkt bei der Beschreibung moderner induktiver Plasmaquellen, wie sie vermehrt in der Halbleiterfertigung eingesetzt werden. Die Modellrechnungen werden vielfach mit experimentellen Daten verglichen. Es wird nachgewiesen, dass hydrodynamische Modelle in der Lage sind, mit großer Genauigkeit Elektronendichteverteilungen sowie Teilchenflüsse vorherzusagen. Neben einer ausführlichen und vergleichenden Diskussion verschiedener Modellsysteme wird im eindimensionalen Fall eine Empfindlichkeitsanalyse durchgeführt, die den Einfluss der zugrundeliegenden Eingabedaten der Modelle diskutiert. Große Aufmerksamkeit wird hierbei der Frage der Gültigkeit vereinfachter Modelle gewidmet, d.h. in welchen Bereichen evtl. vereinfachte, und deshalb schnellere und stabilere Modelle eingesetzt werden können. Die gesamte Veröffentlichung gliedert sich in drei Teile. Um einen qualitativen Vergleich der verschieden komplexen Modellansätze zu ermöglichen, wird zunächst die allgemeine Klasse hydrodynamischer Modellsysteme aus der Boltzmann-Gleichung hergeleitet. Anhand einzelner Vereinfachungen gelangt man zu Erhaltungsgleichungen für Masse, Impuls und Energie. Die Frage einer numerischen Lösung, ebenso wie die Wahl geeigneter Randbedingungen, wird mit Hinblick auf bereits vorliegende Arbeiten anderer Autoren ausführlich diskutiert. Im zweiten Teil werden für eindimensionale Testprobleme die verschiedenen denkbaren Modellansätze qualitativ verglichen und die Gültigkeitsbereiche sowie Empfindlichkeiten gegenüber den verwendeten Eingabedaten analysiert. Im letzten Teil schließlich werden zweidimensionale induktive Entladungen behandelt. Theoretische Ergebnisse werden mit experimentellen Daten, gewonnen aus Sondenmessungen, verglichen und bestätigen in einem weiten Parameterbereich die Anwendbarkeit hydrodynamischer Transportmodelle. Die abschließenden Abschnitte sind der Thematik Designregeln gewidmet. Exemplarisch wird dargestellt, wie mittels geeigneter optimierter Geometrie der Entladungskammer ein optimales Prozessergebnis erzielt werden kann. Die wesentlichen physikalischen Grundmechanismen, die bei dem Entwurf von Entladungen berücksichtigt werden sollten und eine Reihe von "Faustregeln" die Kammerdesign ohne aufwendige Modellrechnungen ermöglichen, werden diskutiert

Exploring the limits of the geometric copolymerization model

The geometric copolymerization model is a recently introduced statistical Markov chain model. Here, we investigate its practicality. First, several approaches to identify the optimal model parameters from observed copolymer fingerprints are evaluated using Monte Carlo simulated data. Directly optimizing the parameters is robust against noise but has impractically long running times. A compromise between robustness and running time is found by exploiting the relationship between monomer concentrations calculated by ordinary differential equations and the geometric model. Second, we investigate the applicability of the model to copolymerizations beyond living polymerization and show that the model is useful for copolymerizations involving termination and depropagation reactions

Fast alignment of fragmentation trees

Motivation: Mass spectrometry allows sensitive, automated and high-throughput analysis of small molecules such as metabolites. One major bottleneck in metabolomics is the identification of ‘unknown’ small molecules not in any database. Recently, fragmentation tree alignments have been introduced for the automated comparison of the fragmentation patterns of small molecules. Fragmentation pattern similarities are strongly correlated with the chemical similarity of the molecules, and allow us to cluster compounds based solely on their fragmentation patterns

MeMotif: a database of linear motifs in α-helical transmembrane proteins

Membrane proteins are important for many processes in the cell and used as main drug targets. The increasing number of high-resolution structures available makes for the first time a characterization of local structural and functional motifs in α-helical transmembrane proteins possible. MeMotif (http://projects.biotec.tu-dresden.de/memotif) is a database and wiki which collects more than 2000 known and novel computationally predicted linear motifs in α-helical transmembrane proteins. Motifs are fully described in terms of several structural and functional features and editable. Motifs contained in MeMotif can be used in different biological applications, from the identification of biochemically important functional residues which are candidates for mutagenesis experiments to the improvement of tools for transmembrane protein modeling

Predicting probable Alzheimer's disease using linguistic deficits and biomarkers

BackgroundThe manual diagnosis of neurodegenerative disorders such as Alzheimer’s disease (AD) and related Dementias has been a challenge. Currently, these disorders are diagnosed using specific clinical diagnostic criteria and neuropsychological examinations. The use of several Machine Learning algorithms to build automated diagnostic models using low-level linguistic features resulting from verbal utterances could aid diagnosis of patients with probable AD from a large population. For this purpose, we developed different Machine Learning models on the DementiaBank language transcript clinical dataset, consisting of 99 patients with probable AD and 99 healthy controls.ResultsOur models learned several syntactic, lexical, and n-gram linguistic biomarkers to distinguish the probable AD group from the healthy group. In contrast to the healthy group, we found that the probable AD patients had significantly less usage of syntactic components and significantly higher usage of lexical components in their language. Also, we observed a significant difference in the use of n-grams as the healthy group were able to identify and make sense of more objects in their n-grams than the probable AD group. As such, our best diagnostic model significantly distinguished the probable AD group from the healthy elderly group with a better Area Under the Receiving Operating Characteristics Curve (AUC) using the Support Vector Machines (SVM).ConclusionsExperimental and statistical evaluations suggest that using ML algorithms for learning linguistic biomarkers from the verbal utterances of elderly individuals could help the clinical diagnosis of probable AD. We emphasise that the best ML model for predicting the disease group combines significant syntactic, lexical and top n-gram features. However, there is a need to train the diagnostic models on larger datasets, which could lead to a better AUC and clinical diagnosis of probable AD

Selecting Biomarkers for Pluripotency and Alzheimer's Disease: The Real Strength of the GA/SVM

Pluripotency and Alzheimer's disease are two very different biological states. Even so, they are similar in the lack of knowledge about their underlying molecular mechanisms. Identifying important genes well suited as biomarkers for these two states improves our understanding. We use different feature selection methods for the identification of important genes usable as potential biomarkers. Beside the identification of biomarkers for these two specific states we are also interested in general algorithms showing good results in biomarker detection. For this reason we compare three feature selection methods with each other. Particularly good results show a rarely noticed wrapper approach of genetic algorithm and support vector machine (GA/SVM). More detailed investigations of the results show the strength of the small gene sets selected by our GA/SVM. In our work we identify a number of promising biomarker candidates for pluripotency as well as for Alzheimer's disease. We also show that the GA/SVM is well suited for feature selection even if its potential is not yet exhausted

Die erneuerbaren Energien in Deutschland - Stand, Potenziale, Chancen

Meine Diplomarbeit befasst sich mit der aktuellen und künftigen Entwicklung der Bevölkerungszahlen und dem Energiebedarf Deutschlands. Des Weiteren nenne ich Gründe, die für einen weiteren Ausbau der erneuerbaren Energien in Deutschland sprechen.Das Hauptaugenmerk meiner Arbeit richtet sich auf die Betrachtung der einzelnen erneuerbaren Energien wie: die Wasserkraft, die Windkraft, die Photovoltaik, die Biomasse und die Geothermie. Hierbei betrachte ich jeweils den aktuellen Stand, die Kosten und Kostensenkungspotenziale, die Ausbaupotenziale genauso wie die eventuellen Auswirkungen die sich durch die Nutzung der erneuerbaren Energien abzeichnen.Abschließend fasse ich die mir wichtigen Erkenntnisse der einzelnen erneuerbaren Energien zusammen und betrachte diese energieübergreifend