MOCVD所生长β-Ga2O3外延层的预测方法及相关设备技术

本申请公开了一种MOCVD所生长β‑Ga<subgt;2</subgt;O<subgt;3</subgt;外延层的预测方法及相关设备，所述方法包括：获取预设生长参数，并将预设生长参数输入经过训练的外延层预测模型，其中，所述预设生长参数包括O/Ga比，腔体压力，温度和生长时间；通过所述外延层预测模型输出预设生长参数对应的β‑Ga<subgt;2</subgt;O<subgt;3</subgt;外延层的预测数据。本申请通过采用机器学习模型来进行外延层预测，根据预测数据来对预设生长参数进行调整，以选取适合β‑Ga<subgt;2</subgt;O<subgt;3</subgt;外延生长的工艺窗口的生长参数，然后将该生成参数输入至MOCVD中进行外延，以提高OCVD外延生长β‑Ga<subgt;2</subgt;O外延层的质量。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及β-ga2o3外延层生长，特别涉及一种mocvd所生长β-ga2o3外延层的预测方法及相关设备。

技术介绍

1、目前用mocvd外延生长β-ga2o3时，由于tmga的反应温度更高，而o2的氧化性较强，导致高温环境下非常容易发生预反应，即反应物在到达衬底之前，就发生反应生成了β-ga2o3。这种预反应产生的粉末会在衬底表面作为新的成核点，促进外延层的三维生长，从而严重劣化外延层的质量。

2、因而现有技术还有待改进和提高。

技术实现思路

1、本申请要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种mocvd所生长β-ga2o3外延层的预测方法及相关设备。

2、为了解决上述技术问题，本申请第一方面提供了一种mocvd所生长β-ga2o3外延层的预测方法，其中，所述mocvd所生长β-ga2o3外延层的预测方法具体包括：

3、获取预设生长参数，并将所述预设生长参数输入经过训练的外延层预测模型，其中，所述预设生长参数包括o/ga比，腔体压力，温度和生长时间；

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【技术保护点】

1.一种MOCVD所生长β-Ga2O3外延层的预测方法，其特征在于，所述MOCVD所生长β-Ga2O3外延层的预测方法具体包括：

2.根据权利要求1所述的MOCVD所生长β-Ga2O3外延层的预测方法，其特征在于，所述外延层预测模型的训练过程具体包括：

3.根据权利要求2所述的MOCVD所生长β-Ga2O3外延层的预测方法，其特征在于，所述基于所述训练预测数据和所述标签数据，对所述预设机器学习模型进行训练具体包括：

4.根据权利要求3所述的MOCVD所生长β-Ga2O3外延层的预测方法，其特征在于，所述训练预测数据和所述标签数据均包括半高全宽比；所述计...

【技术特征摘要】

1.一种mocvd所生长β-ga2o3外延层的预测方法，其特征在于，所述mocvd所生长β-ga2o3外延层的预测方法具体包括：

2.根据权利要求1所述的mocvd所生长β-ga2o3外延层的预测方法，其特征在于，所述外延层预测模型的训练过程具体包括：

3.根据权利要求2所述的mocvd所生长β-ga2o3外延层的预测方法，其特征在于，所述基于所述训练预测数据和所述标签数据，对所述预设机器学习模型进行训练具体包括：

4.根据权利要求3所述的mocvd所生长β-ga2o3外延层的预测方法，其特征在于，所述训练预测数据和所述标签数据均包括半高全宽比；所述计算所述训练预测数据和所述标签数据的预测差异值具体包括：

5.根据权利要求1所述的mocvd所生长β-ga2o3外延层的预测方法，其特征在于，所述预测数据还包括厚度和/或表面...

【专利技术属性】
技术研发人员：齐红基，陈端阳，杨珍妮，田卡，
申请(专利权)人：杭州富加镓业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：