[发明专利]一种基于图模型的MOCVD腔体稳定性检测方法及系统在审

专利信息
申请号: 202010878766.5 申请日: 2020-08-27
公开(公告)号: CN112097830A 公开(公告)日: 2020-12-18
发明(设计)人: 罗铁成;李健;王钢;裴艳丽 申请(专利权)人: 中山大学
主分类号: G01D21/02 分类号: G01D21/02;G06F113/08;G06F119/08;G06F119/14
代理公司: 深圳市创富知识产权代理有限公司 44367 代理人: 李思坪
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 基于 模型 mocvd 稳定性 检测 方法 系统
【说明书】:

发明公开了一种基于图模型的MOCVD腔体稳定性检测方法及系统,该方法包括:根据MOCVD腔体内部的传感器得到MOCVD反应腔的参数;将MOCVD反应腔的参数输入预设的图模型,并基于判决条件得到稳定性状态、速度流线分布图和温度云图;将稳定性状态、速度流线分布图和温度云图展示。该系统包括:传感器模块、检测模块和展示模块。通过使用本发明,可以供详细、直观、准确的MOCVD腔体内部状况,从而指导实际生产,使得制作的薄膜产品生长速率、均匀性和质量得到提高。本发明作为一种基于图模型的MOCVD腔体稳定性检测方法及系统,可广泛应用于半导体应用领域。

技术领域

本发明涉及半导体应用领域,尤其涉及一种基于图模型的MOCVD腔体稳定性检测方法及系统。

背景技术

MOCVD设备常用的反应器类型有四种,分别是:水平式、垂直式、行星式与垂直喷淋式。在MOCVD系统中存在着4种主要的质量运输过程,分别是:强迫流动、自然对流、浓度扩散以及热扩散。其中,强迫对流用无量纲数雷诺数进行判别(Re=μL/v);自然对流一般采用无量纲数格拉晓夫数(Gr=gl3βΔT/v2)或者瑞利数(Ra=gl3βΔT/vα)来进行表示;浓度扩散与热扩散分别由温度梯度与浓度差导致。除此之外还会存在着由于流道的改变所产生的的湍流等状态。

在MOCVD生长过程中,各种反应物气体只能通过扩散作用才能到达衬底的表面,从而进行薄膜沉积的过程。对于气相反应所生产的副产物也是需要通过扩散作用才能离开薄膜表面。在MOCVD反应腔内部,影响扩散的主要有两个因素,组分分布与温度。同时反应室中的质量传输过程与热量传输过程决定了腔内气体的流动状态、参与反应的物资的输送、温度梯度与化学反应过程,这些过程会影响到MOCVD外延生长的速率与均匀性,是影响MOCVD生长的主要因素。

MOCVD生长过程中涉及到的质量传输、热扩散等相互交叉影响,为我们进行MOCVD腔内稳定性的研究造成了障碍。而且,通过实验的办法进行的观察,也无法完全观察到MOCVD腔体内部的所有的状态。因此,我们需要一种能够方便、直观来研究MOCVD反应腔内部的流体运动状态与稳定性的方法。

发明内容

为了解决上述技术问题,本发明的目的是提供一种基于图模型的MOCVD腔体稳定性检测方法及系统,可以提供详细、直观、准确的MOCVD腔体内部状况。

本发明所采用的第一技术方案是:一种基于图模型的MOCVD腔体稳定性检测方法,包括以下步骤:

根据MOCVD腔体内部的传感器得到MOCVD反应腔的参数;

将MOCVD反应腔的参数输入预设的图模型,并基于判决条件得到稳定性状态、速度流线分布图和温度云图;

将稳定性状态、速度流线分布图和温度云图展示。

进一步,所述根据MOCVD腔体内部的传感器得到MOCVD反应腔的参数这一步骤之前,还包括:

获取实验样本数据并基于实验样本数据和图神经网络构建图模型,得到预设的图模型。

进一步,所述MOCVD腔体内部的传感器具体包括流量传感器、温度传感器、压强传感器和转速传感器。

进一步,所述获取实验样本数据并基于实验样本数据和图神经网络构建图模型,得到预设的图模型这一步骤,其具体包括:

获取实验样本数据并将实验样本数据分为训练集和验证集;

基于训练集和图神经网络构建图模型,得到第一图模型;

将验证集输入到第一图模型对第一图模型进行验证,得到预设的图模型。

进一步,所述判决条件的获得步骤具体包括:

用无量纲数组来计算腔体内部的流体状态;

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