JP6081853B2 - 熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法及び熱硬化性樹脂の製造方法 - Google Patents
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Description
但し、A1、E1、A2、E2、m、nは、熱硬化性樹脂の材料毎に決定されるパラメータである。
但し、A1、E1、A2、E2、m、n、B1、F1、B2、F2、p、q、Tbは、熱硬化性樹脂の材料毎に決定されるパラメータである。
まず、本実施形態に係る熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法を実施するための装置について、図1及び図2を参照しつつ説明する。
次に、コンピュータ30のRAM33に記憶された本実施形態のシミュレーションソフトウエアの構成について、図3を参照しつつ説明する。
反応速度フィッティング手段41は、フィッティング演算処理手段41Aと、フィッティングカーブ生成手段41Bと、パラメータ算出手段41Cとを含む構成となっている。フィッティング演算処理手段41Aは、図1に示す示差走査熱量測定装置10からの各昇温速度別の測定データを、Kamalモデル式にフィッティングする演算処理を行う。フィッティングカーブ生成手段41Bは、フィッティング演算処理手段41Aの演算処理の結果に基づいて、各昇温速度別に、前記熱硬化性樹脂の熱量と時間及び熱量と温度のフィッティングカーブを生成する。パラメータ算出手段41Cは、前記熱硬化性樹脂の材料によって定まるKamalモデル式のパラメータを算出する。
粘度挙動フィッティング手段42は、フィッティング演算処理手段42Aと、フィッティングカーブ生成手段42Bと、パラメータ算出手段42Cとを含む構成となっている。フィッティング演算処理手段42Aは、反応速度フィッティング手段41が算出したKamalモデル式のパラメータ、及び図1に示すレオメータ20からの各昇温速度別の測定データを、Castro−Macoskoモデル式にフィッティングする演算処理を行う。フィッティングカーブ生成手段42Bは、フィッティング演算処理手段42Aの演算処理の結果に基づいて、各昇温速度別に、前記熱硬化性樹脂の粘度と時間及び粘度と温度のフィッティングカーブを生成する。パラメータ算出手段42Cは、前記熱硬化性樹脂の材料によって定まるCastro−Macoskoモデル式のパラメータを算出する。
仮想粘度挙動算出手段43は、粘度挙動演算処理手段43Aと、フィッティングカーブ生成手段43Bとを含む構成となっている。粘度挙動演算処理手段43Aは、粘度挙動フィッティング手段42が生成した前記熱硬化性樹脂の粘度と時間及び粘度と温度のフィッティングカーブに基づいて、前記3種以外の任意の昇温速度における前記熱硬化性樹脂の仮想粘度挙動をシミュレーションにより算出する。フィッティングカーブ生成手段43Bは、粘度挙動演算処理手段43Aの算出結果に基づいて、任意の昇温速度における前記熱硬化性樹脂の仮想粘度挙動を示すフィッティングカーブを生成する。
なお、示差走査熱量測定装置10及びレオメータ20には、通常、専用の測定・解析ソフトウエアが用意されているが、本実施形態のシミュレーションソフトウエア40が、示差走査熱量測定装置10及びレオメータ20の測定データを解析し、図6(a)や図7に示すような測定結果をコンピュータ30に生成させるプログラムを含んでもよい。
次に、上述した示差走査熱量測定装置10、レオメータ20、コンピュータ30を用いた本実施形態の熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法について、図4〜図14を参照しつつ詳述する。
サーマルコンプレッションボンディング工法は、一般に、1800〜3000℃/minの高速昇温で行われ、使用するアンダーフィル(熱硬化性樹脂)の粘度挙動によってはボイドが発生してしまい、また、半田の接続不良が生じてしまう問題がある。すなわち、1800〜3000℃/minの高速昇温に対して、使用するアンダーフィルの粘度を高くするとボイドの発生を抑えることができるが、半田の接続不良が生じやすくなる。これと逆に、1800〜3000℃/minの高速昇温に対して、使用するアンダーフィルの粘度を低くすると半田の接続不良が生じなくなるが、ボイドが発生しやすくなる。
図4は、評価サンプルとしての熱硬化性樹脂の反応速度測定工程の手順を示すフローチャートである。この反応速度測定工程では、3種以上の昇温速度の下で、前記熱硬化性樹脂の反応速度をそれぞれ測定する。本実施形態では、前記熱硬化性樹脂に、出願人であるナミックス株式会社製のプレアプライドアンダーフィルマテリアル「XS8448−196」を使用し、2℃/min、5℃/min、10℃/minの3種の昇温速度の下、図1に示す示差走査熱量測定装置10によって、前記熱硬化性樹脂の発熱量ピークをそれぞれ測定している(図4のステップS1)。
図5は、前記熱硬化性樹脂の粘度挙動測定工程の手順を示すフローチャートである。この粘度挙動測定工程では、2℃/min、5℃/min、10℃/minの3種の昇温速度の下、図1に示すレオメータ20によって、前記熱硬化性樹脂の粘度挙動をそれぞれ測定している(図5のステップS1)。前記熱硬化性樹脂は樹脂ペーストの状態とし、レオメータ20の諸条件としては、歪み0.5%で1Hz、40φパラレルコーンでGap500μmにて測定を行った。
図8は、前記熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法の反応速度フィッティング工程、粘度挙動フィッティング工程及び仮想粘度挙動算出工程の手順を示すフローチャートである。これら工程は、いずれもコンピュータ30が、本実施形態のシミュレーションソフトウエアのプログラムに従い、上述した反応速度測定工程及び粘度挙動測定工程の測定データに基づいて処理する。
但し、A1、E1、A2、E2、m、nは、熱硬化性樹脂の材料毎に決定されるパラメータである。
但し、A1、E1、A2、E2、m、n、B1、F1、B2、F2、p、q、Tbは、熱硬化性樹脂の材料毎に決定されるパラメータである。
図8のステップS24〜26に、粘度挙動フィッティング工程の手順を示す。まず、コンピュータ30は、ステップS24において、ステップS23で算出された上記式(2)の修正Kamalモデル式のパラメータ、及び図5の粘度挙動測定工程(ステップS11、S12)で得られた各昇温速度別の測定データを、下記式(4)のCastro−Macoskoモデル式にフィッティングする。ここで、下記式(4)のCastro−Macoskoモデル式は、下記式(3)のMacoskoモデル式の熱可塑性パートに、Castroモデル式を適用したものである。下記式(3)のMacoskoモデル式は、一定昇温速度条件下で測定された、熱硬化性樹脂の粘度と時間との関係を表す粘度成長曲線をモデル化した式である。
但し、B、TB、τ*、r、ω、αgel、E、Fは、熱硬化性樹脂の材料毎に決定されるパラメータである。
図8のステップS27、S28に、仮想粘度挙動算出工程の手順を示す。ステップS27において、コンピュータ30は、ステップS24〜S26で得られた昇温速度別の各フィッティングカーブに基づいて、任意の昇温速度における前記熱硬化性樹脂の仮想粘度挙動をシミュレーションにより算出する。その後、ステップS28に進み、コンピュータ30は、ステップS27の算出結果に基づいて、任意の昇温速度における前記熱硬化性樹脂の仮想粘度挙動を表すフィッティングカーブを生成する。
本実施形態では、任意の昇温速度をレオメータ20で測定可能な3℃/minに設定して、コンピュータ30が算出した仮想粘度挙動の再現性を検証した。すなわち、コンピュータ30には、ステップS24〜S26で得られた昇温速度別の各フィッティングカーブに基づいて、昇温速度3℃/minの条件で前記熱硬化性樹脂の仮想粘度挙動を算出させ、一方で、レオメータ20を用いて、昇温速度3℃/minの条件で前記熱硬化性樹脂の粘度挙動を実際に測定し、予測した仮想粘度挙動のフィッティングカーブと、実測データとを比較した。
現在、サーマルコンプレッションボンディング工法で用いられているノンコンダクティブペーストに求められる条件として、例えば、タクト4Secの実装条件の場合、昇温速度は1800℃/min(約30℃/sec)で260℃まで昇温するが、現状ではタクトの際にボイドが発生している問題がある。本発明者らが鋭意検討した結果、ボイド抑制には、半田溶融温度である220℃付近で樹脂が高粘度であることが有利と考えるが、現状の測定方法では3℃/minの温度依存性粘度の実測データを元に検討するほかに手段がなく、粘度の判断も困難であった。
20 レオメータ(粘弾性測定装置)
30 コンピュータ
30A 画像表示装置
30B 入力装置
31 入出力バス
32 CPU
33 RAM
34 ROM
35 入出力インターフェース回路
40 シミュレーションソフトウエア
41 反応速度フィッティング手段
41A フィッティング演算処理手段
41B フィッティングカーブ生成手段
41C パラメータ算出手段
42 粘度挙動フィッティング手段
42A フィッティング演算処理手段
42B フィッティングカーブ生成手段
42C パラメータ算出手段
43 仮想粘度挙動算出手段
43A 粘度挙動演算処理手段
43B フィッティングカーブ生成手段
Claims (6)
- 任意の昇温速度における熱硬化性樹脂の粘度挙動を予測するための、熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法であって、
評価サンプルとしての熱硬化性樹脂を用意し、
3種以上の昇温速度の下で、前記熱硬化性樹脂の発熱量ピークをそれぞれ測定する反応速度測定工程と、
前記3種以上の昇温速度の下で、前記熱硬化性樹脂の粘度挙動をそれぞれ測定する粘度挙動測定工程と、
前記反応速度測定工程で得られた前記昇温速度別の測定データを、Kamalモデル式にフィッティングし、前記昇温速度別に、前記熱硬化性樹脂の熱量と時間及び熱量と温度のフィッティングカーブを得て、前記熱硬化性樹脂の材料によって定まる前記Kamalモデル式のパラメータを算出する反応速度フィッティング工程と、
前記反応速度フィッティング工程で算出されたKamalモデル式のパラメータ、及び前記粘度挙動測定工程で得られた前記昇温速度別の測定データを、Castro−Macoskoモデル式にフィッティングし、前記昇温速度別に、前記熱硬化性樹脂の粘度と時間及び粘度と温度のフィッティングカーブを得て、前記熱硬化性樹脂の材料によって定まる前記Castro−Macoskoモデル式のパラメータを算出する粘度挙動フィッティング工程と、
前記粘度挙動フィッティング工程で得られた前記昇温速度別の各フィッティングカーブに基づいて、任意の昇温速度における前記熱硬化性樹脂の仮想粘度挙動をシミュレーションにより算出する仮想粘度挙動算出工程と、
を含むことを特徴とする熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法。 - 前記反応速度測定工程では、前記熱硬化性樹脂の発熱量ピークを示差走査熱量測定装置により測定することとした、請求項1に記載の熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法。
- 前記粘度挙動測定工程では、前記熱硬化性樹脂の粘度挙動を粘弾性測定装置により測定することとした、請求項1又は2に記載の熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法。
- 前記反応速度フィッティング工程で用いられる前記Kamalモデル式が、下記式(1)のKamalモデル式を二重に重ねた下記式(2)の修正Kamalモデル式である請求項1〜3のいずれか1項に記載の熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法。
但し、A1、E1、A2、E2、m、nは、熱硬化性樹脂の材料毎に決定されるパラメータである。
但し、A1、E1、A2、E2、m、n、B1、F1、B2、F2、p、q、Tbは、熱硬化性樹脂の材料毎に決定されるパラメータである。 - 前記3種以上の昇温速度が、少なくとも2℃/min、5℃/min、10℃/minの3種である、請求項1〜4のいずれか1項に記載の熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法。
- 請求項1〜5のいずれか1項に記載した熱硬化性樹脂の粘度挙動予測方法により、任意の昇温速度における熱硬化性樹脂の粘度挙動を予測し、その組成を決定したことを特徴とする熱硬化性樹脂の製造方法。
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