[發(fā)明專利]一種基于圖模型的MOCVD腔體穩(wěn)定性檢測方法及系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010878766.5 | 申請日: | 2020-08-27 |
| 公開(公告)號: | CN112097830A | 公開(公告)日: | 2020-12-18 |
| 發(fā)明(設計)人: | 羅鐵成;李健;王鋼;裴艷麗 | 申請(專利權)人: | 中山大學 |
| 主分類號: | G01D21/02 | 分類號: | G01D21/02;G06F113/08;G06F119/08;G06F119/14 |
| 代理公司: | 深圳市創(chuàng)富知識產權代理有限公司 44367 | 代理人: | 李思坪 |
| 地址: | 510275 廣東*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 模型 mocvd 穩(wěn)定性 檢測 方法 系統(tǒng) | ||
本發(fā)明公開了一種基于圖模型的MOCVD腔體穩(wěn)定性檢測方法及系統(tǒng),該方法包括:根據(jù)MOCVD腔體內部的傳感器得到MOCVD反應腔的參數(shù);將MOCVD反應腔的參數(shù)輸入預設的圖模型,并基于判決條件得到穩(wěn)定性狀態(tài)、速度流線分布圖和溫度云圖;將穩(wěn)定性狀態(tài)、速度流線分布圖和溫度云圖展示。該系統(tǒng)包括:傳感器模塊、檢測模塊和展示模塊。通過使用本發(fā)明,可以供詳細、直觀、準確的MOCVD腔體內部狀況,從而指導實際生產,使得制作的薄膜產品生長速率、均勻性和質量得到提高。本發(fā)明作為一種基于圖模型的MOCVD腔體穩(wěn)定性檢測方法及系統(tǒng),可廣泛應用于半導體應用領域。
技術領域
本發(fā)明涉及半導體應用領域,尤其涉及一種基于圖模型的MOCVD腔體穩(wěn)定性檢測方法及系統(tǒng)。
背景技術
MOCVD設備常用的反應器類型有四種,分別是:水平式、垂直式、行星式與垂直噴淋式。在MOCVD系統(tǒng)中存在著4種主要的質量運輸過程,分別是:強迫流動、自然對流、濃度擴散以及熱擴散。其中,強迫對流用無量綱數(shù)雷諾數(shù)進行判別(Re=μL/v);自然對流一般采用無量綱數(shù)格拉曉夫數(shù)(Gr=gl3βΔT/v2)或者瑞利數(shù)(Ra=gl3βΔT/vα)來進行表示;濃度擴散與熱擴散分別由溫度梯度與濃度差導致。除此之外還會存在著由于流道的改變所產生的的湍流等狀態(tài)。
在MOCVD生長過程中,各種反應物氣體只能通過擴散作用才能到達襯底的表面,從而進行薄膜沉積的過程。對于氣相反應所生產的副產物也是需要通過擴散作用才能離開薄膜表面。在MOCVD反應腔內部,影響擴散的主要有兩個因素,組分分布與溫度。同時反應室中的質量傳輸過程與熱量傳輸過程決定了腔內氣體的流動狀態(tài)、參與反應的物資的輸送、溫度梯度與化學反應過程,這些過程會影響到MOCVD外延生長的速率與均勻性,是影響MOCVD生長的主要因素。
MOCVD生長過程中涉及到的質量傳輸、熱擴散等相互交叉影響,為我們進行MOCVD腔內穩(wěn)定性的研究造成了障礙。而且,通過實驗的辦法進行的觀察,也無法完全觀察到MOCVD腔體內部的所有的狀態(tài)。因此,我們需要一種能夠方便、直觀來研究MOCVD反應腔內部的流體運動狀態(tài)與穩(wěn)定性的方法。
發(fā)明內容
為了解決上述技術問題,本發(fā)明的目的是提供一種基于圖模型的MOCVD腔體穩(wěn)定性檢測方法及系統(tǒng),可以提供詳細、直觀、準確的MOCVD腔體內部狀況。
本發(fā)明所采用的第一技術方案是:一種基于圖模型的MOCVD腔體穩(wěn)定性檢測方法,包括以下步驟:
根據(jù)MOCVD腔體內部的傳感器得到MOCVD反應腔的參數(shù);
將MOCVD反應腔的參數(shù)輸入預設的圖模型,并基于判決條件得到穩(wěn)定性狀態(tài)、速度流線分布圖和溫度云圖;
將穩(wěn)定性狀態(tài)、速度流線分布圖和溫度云圖展示。
進一步,所述根據(jù)MOCVD腔體內部的傳感器得到MOCVD反應腔的參數(shù)這一步驟之前,還包括:
獲取實驗樣本數(shù)據(jù)并基于實驗樣本數(shù)據(jù)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡構建圖模型,得到預設的圖模型。
進一步,所述MOCVD腔體內部的傳感器具體包括流量傳感器、溫度傳感器、壓強傳感器和轉速傳感器。
進一步,所述獲取實驗樣本數(shù)據(jù)并基于實驗樣本數(shù)據(jù)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡構建圖模型,得到預設的圖模型這一步驟,其具體包括:
獲取實驗樣本數(shù)據(jù)并將實驗樣本數(shù)據(jù)分為訓練集和驗證集;
基于訓練集和圖神經(jīng)網(wǎng)絡構建圖模型,得到第一圖模型;
將驗證集輸入到第一圖模型對第一圖模型進行驗證,得到預設的圖模型。
進一步,所述判決條件的獲得步驟具體包括:
用無量綱數(shù)組來計算腔體內部的流體狀態(tài);
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