可解释的数据驱动半导体硅单晶生长直径预测方法技术

技术编号:43634954 阅读:25 留言:0更新日期:2024-12-13 12:35
本发明专利技术公开了可解释的数据驱动半导体硅单晶生长直径预测方法,首先对实验数据进行预处理,通过计算最大互信息系数MIC获取与晶体直径变量相关的辅助特征变量;然后估计辅助特征变量与晶体直径间的时延阶次,并进行数据序列的时序对齐;基于时间卷积网络TCN和长短时记忆网络LSTM建立晶体直径深度学习预测模型TCN‑LSTM等,最终获得晶体直径预测结果。解决了现有技术中存在的晶体直径预测方法中机理模型假设条件多且预测结果不准确、数据驱动模型不具备可解释的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于硅单晶直拉法,具体涉及可解释的数据驱动半导体硅单晶生长直径预测方法


技术介绍

1、硅单晶是目前最重要的半导体材料,90%以上的集成电路产品都是以硅单晶为基底材料制作而成。半导体硅单晶材料制备行业作为先导产业,其品质决定了后续加工制作的集成电路芯片性能。随着物联网、人工智能、5g通信技术的快速发展,为了提升各种智能终端设备,移动穿戴设备以及电子通信设备的集成度和智能化,这就需要高质量的硅单晶制备水平。为此,如何提高直拉法生长硅单晶的工艺控制技术就显得尤为重要。在直拉硅单晶生长过程中实施对晶体直径的优化控制与最终晶体品质有着直接和密切的关系。然而,随着硅单晶直径的增加,单晶炉的热场结构尺寸也随之变大,晶体生长中的传热过程变得更加复杂多变,且呈现出非线性、大滞后以及不确定性等过程特点。这些特性使得传统依赖经验对晶体直径进行估计的方法愈发不准确,导致实现精准的晶体直径控制愈发困难。因此,为了解决晶体直径检测与控制难题,需要建立更加准确的晶体生长过程直径预测模型,以实现高精度的直径控制目标。

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【技术保护点】

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2.根据权利要求1所述的可解释的数据驱动半导体硅单晶生长直径预测方法,其特征在于,所述步骤1具体按照以下步骤实施:

3.根据权利要求2所述的可解释的数据驱动半导体硅单晶生长直径预测方法,其特征在于,所述步骤2具体按照以下步骤实施:

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【技术特征摘要】

1.可解释的数据驱动半导体硅单晶生长直径预测方法,其特征在于,具体按照以下步骤实施:

2.根据权利要求1所述的可解释的数据驱动半导体硅单晶生长直径预测方法,其特征在于,所述步骤1具体按照以下步骤实施:

3.根据权利要求2所述的可解释的数据驱动半导体硅单晶生长直径预测方法,其特征在于,所述步骤2具体按照以下步骤实施:

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【专利技术属性】
技术研发人员:任俊超刘丁穆凌霞
申请(专利权)人:西安理工大学
类型:发明
国别省市:

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