[发明专利]一种MOCVD设备生长均匀性工艺参数的优化方法有效
申请号: | 201610850215.1 | 申请日: | 2016-09-26 |
公开(公告)号: | CN106521459B | 公开(公告)日: | 2018-04-17 |
发明(设计)人: | 王钢;李健;王杰;陈梓敏;范冰丰;马学进 | 申请(专利权)人: | 中山大学;佛山市中山大学研究院 |
主分类号: | C23C16/52 | 分类号: | C23C16/52;C23C16/40 |
代理公司: | 广州圣理华知识产权代理有限公司44302 | 代理人: | 顿海舟,李唐明 |
地址: | 510275 *** | 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 均匀 工艺 参数 优化 方法 | ||
1.一种MOCVD设备生长均匀性工艺参数的优化方法,其特征在于:
a、利用MOCVD设备生长ZnO薄膜,在MOCVD的反应腔的上部将MO源与O源预先混合均匀后,然后在所述反应腔内完成ZnO薄膜的生长;
b、通过控制若干个MO源流量来进行若干组实验,生长完成后测量ZnO薄膜上若干个取样点的厚度,得到若干组实验数值的薄膜沉积率;
c、构建CFD数值模拟模型并利用上述若干个MO源流量进行数值模拟计算,监测上述若干个取样点的薄膜沉积率,得到若干组模拟数值的薄膜沉积率;
d、实验数值的薄膜沉积率和模拟数值的薄膜沉积率对比,数值模拟结果和实验结果拟合后,验证数值模拟结果的正确性;
e、进行实验设计,通过控制MO源流量,随机选取若干组初始值,利用若干组MO源流量输入进行数值模拟,得到相应的若干组薄膜沉积率输出;
f、利用上述若干组MO源流量输入和薄膜沉积率输出构建神经网络数学模型,得到输入和输出之间的对应关系;
g、将所述的神经网络数学模型和遗传算法相结合,利用遗传算法进行工艺参数寻优,找出薄膜沉积率最均匀时的MO源流量。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤b中,所述若干个MO源流量为至少5个,所述若干组实验数值为至少十组,所述若干个取样点为至少9个。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于:所述步骤c中,所述若干组模拟数值为至少十组。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于:所述步骤e中,所述若干组初始值、若干组MO源流量输入和若干组薄膜沉积率输出都为至少100组。
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C23C 对金属材料的镀覆;用金属材料对材料的镀覆;表面扩散法,化学转化或置换法的金属材料表面处理;真空蒸发法、溅射法、离子注入法或化学气相沉积法的一般镀覆
C23C16-00 通过气态化合物分解且表面材料的反应产物不留存于镀层中的化学镀覆,例如化学气相沉积
C23C16-01 .在临时基体上,例如在随后通过浸蚀除去的基体上
C23C16-02 .待镀材料的预处理
C23C16-04 .局部表面上的镀覆,例如使用掩蔽物的
C23C16-06 .以金属材料的沉积为特征的
C23C16-22 .以沉积金属材料以外之无机材料为特征的