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公开(公告)号：CN110598255B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201910749267.3
申请日：2019-08-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种化学气相沉积速率预测方法，具体涉及化学工艺研究领域，具体预测方法如下：建立有限元反应器模型；建立能量守恒方程；建立质量守恒和动量守恒方程；建立多组分扩散方程；建立气相反应模型；极限学习机模型和粘附系数法确定主要中间物质；建立表面反应模型；沉积速率预测模型建立粘度系数和表面浓度、沉积速率的相关性；建立中间物质粘度系数与其影响因素之间的多因变量的PLSR模型；根据实验结果确定粘附系数。本发明结合机器学习和计算流体力学的模拟技术，将大大降低模型参数对人为经验的依赖，通过少量实验即可准确确定重要中间相和粘滞系数，达到预测结果准确性高、可靠性强的技术效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111597735A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010567007.7
申请日：2020-06-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种机器学习与CVD建模相结合的组分预测方法，确定反应器的尺寸和基片形状尺寸；建立对应的反应器几何模型；为几何区域和边界添加材料属性；模型网格剖分；选择建立多物理场模型，并进行多物理场耦合；建立流体传热和层流模型；建立浓物质传递模型；计算层流和流体传热耦合的物理场，将得到的解作为初始值计算化学和浓物质传递的物理场接口，得到硼碳体系前驱体气体反应得到的各种中间物质的浓度分布；分别得到不同的结果对比分析，最终得到各种沉积工艺条件下的物质浓度分布结果；利用机器学习算法将沉积硼碳比和其联系起来，预测不同沉积条件下沉积的硼碳比，并分析其误差大小。本发明可准确预测沉积产物组分比。
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公开(公告)号：CN112331271B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202011213889.3
申请日：2020-11-04
Applicant: 华南理工大学
IPC: G16C10/00 , G06F30/23 , G06F30/28 , C23C16/00 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供CVD沉积速率、产物织构和质量跨尺度预测方法，S1建立反应器几何模型和划分网格；添加材料属性；S2建立多物理场模型，建立流体传热和层流模型，计算温度场和流场；S3建立化学和多组分物质传递模型，将先驱体气体反应输入模型，计算化学反应和浓度场分布；S4计算沉积表面浓度，与上一次总迭代计算的结果进行对比，满足收敛要求，流程结束；否则将表面浓度结果输入KMC模型进行下一次迭代；S5构建原子结构，确定表面反应；S6计算吸附、扩散速度，确定一步的原子结构与反应时间；S7若原子结构满足要求厚度，则返回S2；否则返回S5继续迭代计算。在本发明的基础上进行沉积工艺参数的优化，得到沉积产物织构可控，质量好的CVD产品。
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公开(公告)号：CN110598255A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910749267.3
申请日：2019-08-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种化学气相沉积速率预测方法，具体涉及化学工艺研究领域，具体预测方法如下：建立有限元反应器模型；建立能量守恒方程；建立质量守恒和动量守恒方程；建立多组分扩散方程；建立气相反应模型；极限学习机模型和粘附系数法确定主要中间物质；建立表面反应模型；沉积速率预测模型建立粘度系数和表面浓度、沉积速率的相关性；建立中间物质粘度系数与其影响因素之间的多因变量的PLSR模型；根据实验结果确定粘附系数。本发明结合机器学习和计算流体力学的模拟技术，将大大降低模型参数对人为经验的依赖，通过少量实验即可准确确定重要中间相和粘滞系数，达到预测结果准确性高、可靠性强的技术效果。
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公开(公告)号：CN111597735B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202010567007.7
申请日：2020-06-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种机器学习与CVD建模相结合的组分预测方法，确定反应器的尺寸和基片形状尺寸；建立对应的反应器几何模型；为几何区域和边界添加材料属性；模型网格剖分；选择建立多物理场模型，并进行多物理场耦合；建立流体传热和层流模型；建立浓物质传递模型；计算层流和流体传热耦合的物理场，将得到的解作为初始值计算化学和浓物质传递的物理场接口，得到硼碳体系前驱体气体反应得到的各种中间物质的浓度分布；分别得到不同的结果对比分析，最终得到各种沉积工艺条件下的物质浓度分布结果；利用机器学习算法将沉积硼碳比和其联系起来，预测不同沉积条件下沉积的硼碳比，并分析其误差大小。本发明可准确预测沉积产物组分比。
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公开(公告)号：CN112331271A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011213889.3
申请日：2020-11-04
Applicant: 华南理工大学
IPC: G16C10/00 , G06F30/23 , G06F30/28 , C23C16/00 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供CVD沉积速率、产物织构和质量跨尺度预测方法，S1建立反应器几何模型和划分网格；添加材料属性；S2建立多物理场模型，建立流体传热和层流模型，计算温度场和流场；S3建立化学和多组分物质传递模型，将先驱体气体反应输入模型，计算化学反应和浓度场分布；S4计算沉积表面浓度，与上一次总迭代计算的结果进行对比，满足收敛要求，流程结束；否则将表面浓度结果输入KMC模型进行下一次迭代；S5构建原子结构，确定表面反应；S6计算吸附、扩散速度，确定一步的原子结构与反应时间；S7若原子结构满足要求厚度，则返回S2；否则返回S5继续迭代计算。在本发明的基础上进行沉积工艺参数的优化，得到沉积产物织构可控，质量好的CVD产品。
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