SiC এপিটাক্সিয়াল ফার্নেস (হট-ওয়াল সিভিডি চুল্লি) এর জন্য তাপীয় ক্ষেত্রের নকশার অপ্টিমাইজেশন

মূল উদ্দেশ্য হল ওয়েফার পৃষ্ঠের তাপমাত্রার অভিন্নতা (≤±0.5–5℃) এবং তাপমাত্রা/প্রবাহ ক্ষেত্রের স্থিতিশীলতা অর্জন করা, যার ফলে এপিটাক্সিয়াল স্তর পুরুত্বের অভিন্নতা (<3%), ডোপিং অভিন্নতা (<8%), ত্রুটির ঘনত্ব হ্রাস করা এবং বৃদ্ধির হার (>60 μm/h) বৃদ্ধি করা।


SiC এপিটাক্সি প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজেশানের সাম্প্রতিক অগ্রগতিগুলি তাপ ব্যবস্থাপনা, মাল্টি-প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান, এআই-সহায়তা সিমুলেশন, গ্যাস-প্রবাহ নিয়ন্ত্রণ, এবং চুল্লি কাঠামো আপগ্রেডের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করেছে। এই উন্নয়নগুলির লক্ষ্য এপিটাক্সিয়াল স্তরের অভিন্নতা, বৃদ্ধির দক্ষতা, ত্রুটি নিয়ন্ত্রণ এবং বড়-ওয়েফার শিল্প মাপযোগ্যতা উন্নত করা।


নিরোধক উপকরণের তাপ পরিবাহিতা মডেলিং


একটি গুরুত্বপূর্ণ গবেষণা দিক হ'ল এপিটাক্সি চুল্লিতে ব্যবহৃত তন্তুযুক্ত গ্রাফাইটের তাপ পরিবাহিতা মডেলিং। গ্যাসের গঠন, চেম্বারের চাপ এবং অপারেটিং তাপমাত্রা বিবেচনা করার সময় আপাত তাপ পরিবাহিতা মূল্যায়ন করার জন্য উন্নত বিশ্লেষণাত্মক মডেলগুলি তৈরি করা হয়েছে। হাইড্রোজেন-সমৃদ্ধ ক্যারিয়ার গ্যাস অবস্থার অধীনে, গ্যাস-ফেজ তাপ স্থানান্তর প্রভাবশালী তাপ-স্থানান্তর প্রক্রিয়া হয়ে ওঠে। অধ্যয়নগুলি দেখায় যে চেম্বারের চাপ 100 এমবার থেকে 1.5 এমবারে কমিয়ে প্রয়োজনীয় গরম করার শক্তি উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস পায়। এই মডেলগুলি বিভিন্ন চুল্লি অঞ্চল জুড়ে তাপমাত্রা বন্টনের আরও সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী সক্ষম করে, ওয়েফার এলাকার বাইরে তাপমাত্রার তারতম্যের কারণে সৃষ্ট অ-অভিন্নতা রোধ করতে সাহায্য করে এমনকি যখন সাবস্ট্রেট তাপমাত্রা স্থির থাকে।


FEM এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে মাল্টি-অবজেক্টিভ প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন


আরেকটি বড় অগ্রগতি মাল্টি-অবজেক্টিভ অপ্টিমাইজেশানের জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের সাথে সীমিত উপাদান মডেলিং (এফইএম) একত্রিত করে। মূল প্রক্রিয়ার পরামিতিগুলির মধ্যে রয়েছে মোট গ্যাস প্রবাহের হার, বৃদ্ধির তাপমাত্রা, চেম্বারের চাপ, সাসেপ্টর ঘূর্ণন গতি এবং গ্যাস বিতরণ নকশা। MOPSO, NSGA-II, এবং SVM সারোগেট মডেলের মতো অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতিগুলি ব্যাপকভাবে গৃহীত হয়েছে। ফলাফলগুলি দেখায় যে বেধের অভিন্নতা প্রায় 30% দ্বারা উন্নত করা যেতে পারে, যখন প্যারেটো-ফ্রন্ট অপ্টিমাইজেশান একই সাথে উচ্চ বৃদ্ধির হার এবং কম প্রকরণের সহগ উভয়ই অর্জন করে। সর্বোত্তম প্রক্রিয়া উইন্ডোগুলি সাধারণত 1450-1500°C বৃদ্ধির তাপমাত্রায়, 80-100 mbar-এর চেম্বারের চাপ, 60 rpm-এর উপরে সাসেপ্টর ঘূর্ণন গতি এবং 5:16:5 এর মতো অসমমিত গ্যাস ইনলেট অনুপাত পাওয়া যায়।


মেশিন লার্নিংয়ের সাথে মিলিত ক্ষণস্থায়ী মাল্টিফিজিক্স সিমুলেশন


সাম্প্রতিক গবেষণাগুলি প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজেশনকে ত্বরান্বিত করার জন্য মেশিন লার্নিং কৌশলগুলির সাথে ক্ষণস্থায়ী CFD সিমুলেশনগুলিকেও একীভূত করে। ACO-BPNN নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে মিলিত তাপ-প্রবাহ-রাসায়নিক যুগলযুক্ত CFD মডেলগুলি জমা তাপমাত্রা, ইনলেট গ্যাস প্রবাহ, ঘূর্ণন গতি এবং চেম্বারের চাপ অপ্টিমাইজ করতে ব্যবহৃত হয়। পরীক্ষামূলক বৈধতা সিমুলেশন এবং ব্যবহারিক ফলাফলের মধ্যে চমৎকার চুক্তি দেখায়, বৃদ্ধির হারের জন্য মাত্র 4.03% এবং অভিন্নতার জন্য 0.49% ভবিষ্যদ্বাণী বিচ্যুতি। এই পদ্ধতিটি উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নয়ন এবং অপ্টিমাইজেশন চক্রকে সংক্ষিপ্ত করে এবং অনুভূমিক হট-ওয়াল সিভিডি চুল্লির জন্য বিশেষভাবে উপযুক্ত।


গ্যাস প্রবাহ এবং তাপমাত্রা ক্ষেত্র অপ্টিমাইজেশান


উচ্চ-মানের SiC এপিটাক্সি বৃদ্ধির জন্য গ্যাস-প্রবাহ এবং তাপ-ক্ষেত্র বিতরণের অপ্টিমাইজেশন গুরুত্বপূর্ণ। 100 slm-এর H₂ প্রবাহের হার, 20:60:20 (পার্শ্ব: কেন্দ্র: পার্শ্ব), C/Si অনুপাত 0.95, বৃদ্ধির তাপমাত্রা 1610°C, এবং সাসেপ্টর ঘূর্ণন সহ অপ্টিমাইজ করা অবস্থার মধ্যে, গবেষকরা একটি অত্যন্ত স্থিতিশীল ক্ষেত্র এবং তাপমাত্রার সমান্তরাল ডিসট্রিবিউশন ফ্লো ক্ষেত্র অর্জন করেছেন। ওয়েফার পৃষ্ঠের তাপমাত্রা গ্রেডিয়েন্ট মাত্র 19.3 ডিগ্রি সেলসিয়াসে হ্রাস করা হয়েছিল। উপরন্তু, নাইট্রোজেন ডোপিং অভিন্নতা 3.35-4.85% এ পৌঁছেছে, যখন স্ফটিক ত্রুটিগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে 28টি মোট ত্রুটিতে হ্রাস পেয়েছে, যার মধ্যে শুধুমাত্র 8টি ত্রিভুজাকার ত্রুটি এবং 6টি বেসাল প্লেন ডিসলোকেশন (BPDs) রয়েছে।


সরঞ্জাম কাঠামো পুনরাবৃত্তি এবং শিল্পায়ন


2023 এবং 2026-এর মধ্যে শিল্প-স্কেল চুল্লির আপগ্রেডগুলি প্রধানত উল্লম্ব স্প্লিট গ্যাস ইনজেকশন সিস্টেম, মাল্টি-জোন ইন্ডাকশন হিটিং, 6-12 ইঞ্চি ওয়েফারের জন্য একক-ওয়েফার এবং ডুয়াল-ওয়েফার কনফিগারেশনের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণতা এবং স্বয়ংক্রিয় পিপি প্রতিরোধকারী মেইন-এর সাথে গ্রাফাইট কম্পোনেন্ট রিডিজাইন করার উপর ফোকাস করে। এই কাঠামোগত উন্নতিগুলি 8-ইঞ্চি এবং 12-ইঞ্চি SiC এপিটাক্সি প্রক্রিয়াগুলিকে 3%-এর নীচে পুরুত্বের অ-অভিন্নতা এবং 8%-এর নীচে ডোপিং বৈচিত্র্য অর্জন করতে সক্ষম করেছে। তদ্ব্যতীত, কণা দূষণ প্রায় 50% হ্রাস পেয়েছে, রক্ষণাবেক্ষণ ডাউনটাইম 30% দ্বারা সংক্ষিপ্ত করা হয়েছে, এবং ডুয়াল-ওয়েফার সিস্টেমে ±5°C এর মধ্যে নিয়ন্ত্রিত তাপমাত্রার বৈচিত্র্য।


তিনটি মূল উপসংহার


1. সিমুলেশন + মেশিন লার্নিং থার্মাল ফিল্ড অপ্টিমাইজেশানের জন্য মূলধারার পদ্ধতি হয়ে উঠেছে: CFD/FEM এর মাধ্যমে থার্মো-ফ্লুইড-রাসায়নিক ক্ষেত্রকে একত্রিত করে, এবং ACO-BPNN বা MOPSO/NSGA-II এর সাথে একত্রিত করে, সর্বোত্তম প্যারেটো প্যারামিটারগুলি খুঁজে পাওয়া যেতে পারে (সপ্তাহের মধ্যে উল্লেখযোগ্যভাবে ইমপ্রোভ এবং ত্রিমাত্রিক ত্রুটি)। 30% এর বেশি পুরুত্ব/ডোপিং অভিন্নতা এবং পরীক্ষামূলক খরচ কমানো। এটি 8-12-ইঞ্চি SiC-এর বড় আকারের এপিটাক্সিয়াল বৃদ্ধির জন্য একটি অপরিহার্য হাতিয়ার।


2. গ্যাস ফেজ এর প্রভাব (H₂ চাপ/কম্পোজিশন) আপাত তাপ পরিবাহিতা উপর অনুভূত অন্তরণ উপেক্ষা করা যাবে না: উচ্চ H₂ তাপমাত্রায়, গ্যাস ফেজ তাপ স্থানান্তর প্রভাবশালী, এবং চাপ/পূর্বক প্রবাহ হারের পরিবর্তন সামগ্রিক তাপমাত্রা বন্টন পরিবর্তন করবে। সঠিক শক্তি ভবিষ্যদ্বাণী এবং ক্লোজড-লুপ থার্মাল ফিল্ড কন্ট্রোল অর্জনের জন্য সর্বশেষ বিশ্লেষণাত্মক মডেলগুলি সরাসরি CFD-এ এম্বেড করা যেতে পারে, যা তাপীয় ফায়ারপ্লেসগুলিতে উচ্চ দক্ষতা, শক্তি সঞ্চয় এবং অভিন্নতার মূল।


3. বড় আকারে (8-12 ইঞ্চি) পরিবর্তনের জন্য কাঠামোগত উদ্ভাবনের প্রয়োজন: গার্হস্থ্য সরঞ্জামগুলি ওয়েফার পৃষ্ঠের তাপমাত্রা ≤ ±0.5℃ এবং ডুয়াল-ওয়েফার তাপমাত্রার পার্থক্য ≤ 5℃ উল্লম্ব বিভক্ত বায়ু গ্রহণ, মাল্টি-জোন তাপমাত্রা নিয়ন্ত্রণ এবং সাসেপ্টর অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে অর্জন করেছে। পুরুত্ব/ডোপিং অভিন্নতা আন্তর্জাতিক নেতৃস্থানীয় স্তরে পৌঁছেছে, সরাসরি খরচ হ্রাস এবং উত্পাদন ক্ষমতা দ্বিগুণ সমর্থন করে। অনুভূমিক হটওয়াল + রোটেটিং সাসেপ্টর এখনও মূলধারা এবং কোন সুস্পষ্ট বিতর্ক নেই।


সেমিকোরেক্স উচ্চ মানের অফার করেএপিটাক্সিয়াল প্রক্রিয়ার উপাদান. যদি আপনার কোন জিজ্ঞাসা থাকে বা অতিরিক্ত বিবরণ প্রয়োজন, আমাদের সাথে যোগাযোগ করতে দ্বিধা করবেন না দয়া করে.


যোগাযোগের ফোন # +86-13567891907

ইমেইল: sales@semicorex.com

অনুসন্ধান পাঠান

X
আমরা আপনাকে একটি ভাল ব্রাউজিং অভিজ্ঞতা দিতে, সাইটের ট্র্যাফিক বিশ্লেষণ করতে এবং সামগ্রী ব্যক্তিগতকৃত করতে কুকিজ ব্যবহার করি। এই সাইটটি ব্যবহার করে, আপনি আমাদের কুকিজ ব্যবহারে সম্মত হন। গোপনীয়তা নীতি