【技术实现步骤摘要】
本申请属于半导体，尤其涉及一种温控异常处理方法、半导体工艺设备及存储介质。
技术介绍
1、随着光伏行业的快速发展，晶硅太阳能电池组件受到国家和社会越来越多的关注，市场需求与规模与日俱增。因此对相应的半导体工艺设备的生产效率与良品率有了更高的要求。温度控制（简称温控）是影响工艺质量的关键因素之一，温控异常监测是保证炉体温控稳定性的重要手段。
2、相关技术中，温控异常监测方案如下：根据历史工艺数据得到一条温控参数随工艺步时间变化而变化的基准值曲线，将采集的温控参数实际值与基准值曲线中对应时刻的温控参数基准值进行比较，在工艺步跳转时进行温控异常识别与硬件预警。但上述根据历史工艺数据得到工艺参数基准值曲线的方案，需要对温控过程内部反应机理有深入认知，依赖于专业经验，另外实际应用过程中，温控参数会随着工艺结果的变化而不断调整，而根据历史工艺数据得到的工艺参数基准值曲线无法响应这种变化，导致温控异常识别的精度下降，进而导致温控异常的漏报或者误报，执行不同工艺时无法通用。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的是提供一种温控异常处理方法、半导体工艺设备及存储介质，以解决相关技术中依赖于专业经验和执行不同工艺时无法通用的问题。
2、为实现上述目的，本申请实施例采用下述技术方案：
3、第一方面，本申请实施例提供一种温控异常处理方法，包括：获取半导体工艺设备的实时温控数据；对所述实时温控数据进行特征提取，得到实时特征数据；将所述实时特征数据输入至训练后的温度预测模型中
4、第二方面，本申请实施例提供一种半导体工艺设备，包括：炉体、设置在所述炉体内部的内偶、设置在所述炉体外部的外偶、温控表和控制器；所述温控表与所述内偶和所述外偶分别连接，用于控制和监测所述内偶和所述外偶的温度；所述控制器与所述温控表通信连接，用于从所述温控表获取所述内偶和所述外偶的温度和温控数据，以用于执行如本申请第一方面实施例所述的温控异常处理方法的步骤。
5、第三方面，本申请实施例提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如本申请第一方面实施例所述的温控异常处理方法的步骤。
6、本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
7、本申请实施例在对半导体工艺设备进行温控异常识别时，首先获取半导体工艺设备的实时温控数据，并对实时温控数据进行特征提取，得到实时特征数据，将实时特征数据输入至训练后的温度预测模型中，得到温度预测模型输出的实时温度预测值，根据实时温度实际值和实时温度预测值的实时温度残差，对半导体工艺设备进行温控异常识别。本申请实施例基于实时温控数据和训练后的温度预测模型即可自动得到作为基准值的实时温度预测值，无需对温控过程内部反应机理有深入认知，降低了对专业经验的依赖，另外，作为基准值的实时温度预测值是根据实时温控数据得到的，因此可以及时响应不同工艺结果对温控数据的变化，执行不同工艺时可以通用。
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1.一种温控异常处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述实时温度残差对所述半导体工艺设备进行温控异常识别，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述实时温度残差和所述测试集残差，对所述半导体工艺设备进行温控异常识别，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述不同区间包括第一区间、第二区间、第三区间和第四区间，所述第一区间为残差均值至残差均值正3倍标准差的区间，所述第二区间为残差均值负3倍标准差至残差均值的区间，所述第三区间为大于残差均值正3倍标准差的区间，所述第四区间为小于残差均值负3倍标准差的区间；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述差值和预设的第二阈值，输出报警信息，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述报警信息，输出与所述报警信息对应的异常处理提示信息，包括：
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