[发明专利]一种MOCVD设备生长结果异常溯源方法及系统在审
| 申请号: | 202210968280.X | 申请日: | 2022-08-12 |
| 公开(公告)号: | CN115293067A | 公开(公告)日: | 2022-11-04 |
| 发明(设计)人: | 王钢;王杰;裴艳丽;罗铁成;何宜聪 | 申请(专利权)人: | 中山大学 |
| 主分类号: | G06F30/28 | 分类号: | G06F30/28;C30B25/16;G06N3/04 |
| 代理公司: | 深圳市创富知识产权代理有限公司 44367 | 代理人: | 范伟民 |
| 地址: | 510275 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 mocvd 设备 生长 结果 异常 溯源 方法 系统 | ||
1.一种MOCVD设备生长结果异常溯源方法,其特征在于,包括以下步骤:
对MOCVD反应腔进行CFD建模,生成CFD模型;
确定工艺参数取值范围并利用CFD模型进行模拟仿真实验,得到模拟仿真工艺参数和模拟仿真结果;
根据模拟仿真工艺参数和模拟仿真结果进行建模,生成神经网络模型;
基于神经网络模型将异常生长结果与工艺参数进行匹配,得到异常工艺参数。
2.根据权利要求1所述一种MOCVD设备生长结果异常溯源方法,其特征在于,所述确定工艺参数取值范围并基于实验设计方法利用CFD模型进行模拟仿真实验,得到模拟仿真工艺参数和模拟仿真结果这一步骤,具体包括:
确定工艺参数取值范围;
在工艺参数取值范围内利用实验设计方法设置多组模拟仿真实验,得到模拟仿真工艺参数;
根据模拟仿真工艺参数利用CFD模型进行模拟仿真实验,得到模拟仿真结果。
3.根据权利要求1所述一种MOCVD设备生长结果异常溯源方法,其特征在于,所述基于神经网络模型将异常生长结果与工艺参数进行匹配,得到异常工艺参数这一步骤,具体包括:
基于控制变量法设置多组工艺参数值;
将工艺参数值依次输入神经网络模型,得到预测结果;
基于均方误差公式将预测结果与异常生长结果进行比较,得到最小均方误差值;
基于概率公式对不同工艺参数的最小均方误差值进行计算,得到异常工艺参数。
4.根据权利要求3所述一种MOCVD设备生长结果异常溯源方法,其特征在于,所述概率公式具体如下:
上式中,P(xi)为异常生长结果的概率,为最小均方误差值,xi为工艺参数。
5.根据权利要求1所述一种MOCVD设备生长结果异常溯源方法,其特征在于,还包括对CFD模型进行验证,具体如下:
设置多组工艺参数实验值并依次利用MOCVD反应腔进行生长实验,得到实验结果;
模拟工艺参数实验值并依次利用CFD模型进行模拟仿真和数值模拟计算,得到模拟结果;
基于皮尔逊相关系数对实验结果与模拟结果进行计算,验证CFD模型。
6.根据权利要求5所述一种MOCVD设备生长结果异常溯源方法,其特征在于,所述实验结果为半导体薄膜的生长速率,其计算步骤具体如下:
获取实验完成后得到的半导体薄膜和实验时间;
测量半导体薄膜的厚度;
根据厚度与实验时间计算半导体薄膜的生长速率。
7.一种MOCVD设备生长结果异常溯源系统,其特征在于,包括:
CFD构建模块,用于对MOCVD反应腔进行CFD建模,生成CFD模型;
模拟仿真模块,用于确定工艺参数取值范围并利用CFD模型进行模拟仿真实验,得到模拟仿真工艺参数和模拟仿真结果;
神经网络构建模块,用于根据模拟仿真工艺参数和模拟仿真结果进行建模,生成神经网络模型;
匹配模块,基于神经网络模型将异常生长结果与工艺参数进行匹配,得到异常工艺参数。
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