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  干冰清洗專家


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通過干冰冷噴清洗減少離子污染的研究……  

摘錄

與常規方法相比,干冰清洗是一種創新、廉價的綠色技術,可有效清潔印刷電 (PCB) 并降低離子污染水 。由于其出色的性能,干冰清洗適合去除助焊劑殘留物。在這項研究中,被助焊劑人為污染的電板被同參數的干冰噴射。綜合研究了干冰清洗對同表面光潔度的影響。結果表明,干冰清潔的效率與其他方法相當,并且是可化的。此外,干冰清洗可以有效去除PCB表面的污染,在降低同表面光潔度的可焊性的情況下,獲得顯著且想的清洗效果。

1、簡介

如今,無鉛焊接是元件和印刷電 (PCB) 之間首選的互連方法。該工藝可產生令人滿意的冶金接頭和良好的電氣連接。焊點的質對于確保產品的可靠性和使用壽命至關重要。

為了生產可接受的金屬間化合物,可焊接表面通常用助焊劑進

這是必要的,因為助焊劑中的有機或無機酸可以通過化學方法去除金屬表面的氧化層,從而使其被熔融焊潤濕。由于焊接,溶液蒸發,并且在蝕刻的金屬表面之間形成良好的焊點。剩余的助焊劑殘留物會降低產品的使用壽命和可靠性。未使用的酸在表面含有溶解的離子,因此能夠引起腐蝕或短

電化學遷移是金屬離子在電壓存在下的移動和溶解,有時會導致 PCB 表面樹枝狀結構的生長。

這種現象可能會降低金屬區域之間的電阻或導致絕緣問題。在高壓電氣組件中,電化學遷移的發生可能是一個常見問題。

高效去除離子污染物是產品長期可靠性的關鍵。一種令人興奮的方法可能是最大限度地減少焊接過程中產生的助焊劑的,因為明顯會出現少的殘留物。許多研究和工業發展已經解決了這個問題。在后焊接過程中,通常使用水或溶劑來去除殘留物,然而,這可能成本高昂且對環境利。許多助焊劑制造商開發了所謂的“免清洗”混合物,論上需要焊后清洗。它們在 PCB 表面留下的殘留物較少,而且,由于封裝的離子物質,在產品的使用壽命內不易發生腐蝕和枝晶形成。另一方面,“免清洗”助焊劑殘留物可能存在風險,尤其是在短絕緣距離或高壓組件方面。

在這項工作中,提出了一種有關 PCB 干冰清洗和減少助焊劑殘留物的新方法的初步研究。

干冰噴射去除表面污染物是一種相對較新的方法,自 20 世紀 80 代中期以來才在工業中使用。通過壓縮氣流將顆粒加速到污染表面以進清潔的過程與噴砂相當。與傳統的研磨劑同,干冰噴射的效果基于三種同的現象。由于其機械效應,高速甚至超音速的顆粒與表面碰撞并將污垢從表面上擊。在這些碰撞之后,由于熱學效應,表面上層冷卻并變脆:由此產生的升華導致體積立即膨脹約600800 倍。

由于碰撞,壓也會急劇增加,并且液態二氧化碳也會出現在表面。液態二氧化碳可以成為許多有機雜質的良好溶劑,例如非極性碳氫化合物。在正常條件下,二氧化碳在約78.5°C 時固化。干冰清洗已成功應用于許多領域,用于清潔受污染的表面  或在涂覆粘合劑涂層之前準備組件 。該方法在食品工業中很有前景,導致二次污染風險較低。干冰噴射也很環保,因為涉及有害物質。

 

2、方法與實驗

本研究的實驗臺由TOOICE SP27D精密微顆粒干冰冷噴機、壓縮空氣系統和加熱測試臺組成。預定壓由壓縮空氣系統提供。干質和噴嘴速度由干冰清洗機控制,而加熱系統控制樣品的溫度。清洗系統的運參數如表1所示:

類別

參數

單位

二氧化碳顆粒直徑

0.15

Mm

噴嘴直徑

5

Mm

工作壓力

6

Bar

噴嘴距被清洗物距離

47

Mm

噴射角度

90

°

干冰流量

9

Kg/h

 

被清潔材料的熱導率和對減少的響應溫度也必須仔細考慮。 高導熱率的材料具有如果溫度低于以下溫度,大氣中的水分會迅速凝結在其表面露點。 使用干燥保護氣體可以適度冷凝。 測試面從底部加熱以盡量減少露水的出現(見圖 1)。

image.png

1. 通過控制表面加熱最大限度地減少水的出現。控制表面溫度(左)和控制表面溫度時(右)的冷凝。

本實驗采用同表面光潔度、浸錫(ImSn)涂層和化學鍍鎳沉金(ENIG)處的典型PCB(作為待清洗對象),研究同處參數下 干冰清洗的效果。分析了免清洗助焊劑 (IF 2005C) 產生的污染。選擇這種類型的助焊劑是因為它在焊接時廣泛使用。總體而言,該研究由 30 項實驗組成。進 16 項實驗,以比較同掃描頻率(1 次和 2 次循環)下浸錫表面涂層的 CO2雪清潔效果與未處的參考值。

在具有 ENIG 表面光潔度的 PCB 上進了另外 5 項實驗,重點關注 CO2除雪效率的影響。用于比較的方法是傅葉變換紅外光譜(FTIR)準定和光學分析。 ENIG 表面處 3 個周期(掃描頻率)。

在涂有 ImSn 且表面經過 ENIG 表面處 PCB 上進了另外 6 項實驗。這些實驗僅關注 CO2雪處后焊盤的可焊性。原始 ImSn ENIG 表面經過 3 個周期的處

通過 C3/CI 系統 (Foresite) 離子污染水 ,使用數字顯微鏡 (Leica DVM6A) 光學分析,并通過 FTIR 顯微鏡在反射模式下收集 FTIR 光譜 (Thermo Scientific Nicolet iN10) )。使用液滴形狀分析儀 (Krüss DSA30) 通過座滴法進表面潤濕性測試。

 

3、清洗效率分析

3.1.電化學測就離子遷移而言,助焊劑殘留物中離子的存在是最關鍵的。為了確定二氧化碳清潔效率,測了受影響金屬表面提取物的電導率。表面的局部離子污染可以通過腐蝕指數(CI)輕松指定。

樣品是被焊劑人為污染的 ImSn 墊。從測結果可以明顯看出,未清洗的樣品 均比處過的樣品污染程度高。通過增加掃描頻率或治療持續時間可以進一步提高清潔度。

盡管可以在測中觀察到趨勢,但由于測,無法精確確定同一區域的初始通和處后剩余的。因此,即使在相同的設置下,測結果也具有較大的標準偏差。還在 ENIG 板上進了測,掃描頻率為 3 個周期。處 CI 值接近無助焊劑焊盤的值(見圖 2)。

 image.png

2. 干冰清潔可降低離子污染水平。

3.2.光學研究 在實驗中,研究了助焊劑  燥后 ENIG 表面上的結晶殘留物。在光學顯微鏡下用偏振光可以輕松檢測到污染物。通過在 MATLAB 環境中實施基于 Otsu 閾值方法 [12] 的圖像處算法來分析檢查區域的圖像,可以對污染區域進行量化。

通過根據以下內容比較處的效果,確定一種殘留率。采用樣品上焊劑殘留物的殘留率作為越小越好的質特性。

殘留率R的公式為[13]

image.png

 

3.3.還進了傅葉變換紅外光譜 (FTIR) 分析光譜研究以確定清潔效

率。在反射模式下收集受助焊劑污染的 燥 ENIG 表面和經過干冰清潔的表面的吸收光譜(見圖 3)。根據我們自己的測的研究,弱有機酸可以從1690 cm1 周圍的峰推斷出來。假設存在線性關系,就可以推斷出濃度和殘留。因此,確定清洗效率在95%以上。

image.png

 

3. 清洗后 C = O 基團 (WOA) 的特征峰明顯變弱。受焊劑污染并經過CO2 的表面的 FTIR 光譜。

 

根據分析過程中進的電化學、光譜和光學研究,結果表明,干冰去除了我們測試樣品中超過 95% 的焊劑污染物(見表 2)。

2. ENIG 表面 CO2 除雪效率被焊劑污染。

樣品/方法

電化學

光譜

光學

清潔效率

97%

96%

95%

 

4、干冰清潔表面潤濕性分析除了清潔效率之外,干冰清潔對PCB 可焊接表面的影響也可能是一個重要問題。在 ImSn ENIG 墊上研究了 CO2 除雪對潤濕性的影響。在實驗過程中,測定了經過助焊劑或 CO2 的原始焊盤的表面自由能 (SFE)。與經過助焊劑處墊相比,未經處 ImSn ENIG 墊的潤濕性明顯較差。我們的研究還表明,SFE的極性成分發生了顯著變化。對原始原始墊進 干冰清洗后,與未經處的條件相比,未觀察到 SFE 值的顯著變化。可以確定的是,單獨使用二氧化碳除雪會抑制可焊性(見圖 4)。

image.png

 

4. 的表面自由能。ImSn ENIG 樣品表現出類似的為。干冰清洗對生墊的潤濕性沒有影響。

 

5、結論

干冰清洗可有效去除助焊劑殘留物、弱有機酸 (WOA) 和焊接中常用的其他離子污染物。通過控制樣品的溫度并將其保持在點以上,可以減少冷凝,從而使離子殘留物會污染表面。

分析過程中進的電化學、光譜和光學研究的結果

結果表明,CO2除雪去除了我們測試樣品中超過 95% 的焊劑污染(表 2)。

單獨使用二氧化碳除雪(在沒有助熔劑的情況下)會影響金屬的潤濕性完成。

 

致謝TOOICE突馳科技提供測試設備。

文章首發于:https://tooice.net

 

參考文獻:

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[2] Steppan J J, Roth J A, Hall L C, Jeannotte D A and Carbone S P 1987 A Review of Corrosion

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Soc. 134 175–90

[3] Dzido A, Krawczyk P, Badyda K and Chondrokostas P 2021 Operational parameters impact

on the performance of dry-ice blasting nozzle Energy 214 118847

[4] Uhlmann E and El Mernissi A 2008 Pre-treatment by dry ice blasting for adhesive bonding

Prod. Eng. 2 133–8

[5] Sherman R 2007 Carbon dioxide snow cleaning Part. Sci. Technol. 25 37–57

[6] Mikołajczak A, Wołowicz M, Kurkus-Gruszecka M, Badyda K and Krawczyk P 2018

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[7] Jantzen S, Decarreaux T, Stein M, Kniel K and Dietzel A 2018 CO2 snow cleaning of

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