[发明专利]高纯石英坩埚的制备方法及其系统

说明书

公开了一种高纯石英坩埚的制备方法及其系统。该方法包括：将纯度大于99.99%的石英砂原料与钡粉进行混合以得到混合物料；对所述混合物料进行真空装料成型以得到石英坩埚透明层；以及，对所述石英坩埚透明层进行吹气熔制以得到高纯度石英坩埚。通过这样的方式，可以获得高纯度石英坩埚。

技术领域

本申请涉及智能控制领域，且更为具体地，涉及一种高纯石英坩埚的制备方法及其系统。

背景技术

石英坩埚是拉制单晶硅的主要耗材，每生产一炉单晶硅就需要用掉一只石英坩埚，目前太阳能级用单晶硅的发展主要向大尺寸、薄片化以及高转化效率方向发展，而石英坩埚是是保证单晶硅生长的重要材料，石英坩埚的好坏直接决定着单晶硅的质量和使用寿命。

石英坩埚的透明层没有或很少有气泡，透明层对石英坩埚拉晶有很大的影响，透明层越好单晶得料率越高，而透明层没有气泡破裂等造成的单晶氧含量过高、产生空穴等问题，然而目前市场上的石英坩埚在熔制透明层的过程中十分容易造成其气泡含量过多，从而导致石英坩埚不合格导致浪费了大量的资源成本，不能满足人们的要求。

因此，期待一种优化的石英坩埚的制备方案以制得高纯石英坩埚。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种高纯石英坩埚的制备方法及其系统。该方法包括：将纯度大于99.99%的石英砂原料与钡粉进行混合以得到混合物料；对所述混合物料进行真空装料成型以得到石英坩埚透明层；以及，对所述石英坩埚透明层进行吹气熔制以得到高纯度石英坩埚。通过这样的方式，可以获得高纯度石英坩埚。

根据本申请的一个方面，提供了一种高纯石英坩埚的制备方法，其包括：将纯度大于99.99%的石英砂原料与钡粉进行混合以得到混合物料；对所述混合物料进行真空装料成型以得到石英坩埚透明层；以及对所述石英坩埚透明层进行吹气熔制以得到高纯度石英坩埚。

在上述的高纯石英坩埚的制备方法中，对所述混合物料进行真空装料成型以得到石英坩埚透明层，包括：获取预定时间段内多个预定时间点的熔制温度值、熔制功率值和电弧起弧位置，以及，所述多个预定时间点的金属模具内真空度；将所述多个预定时间点的金属模具内真空度按照时间维度排列为真空度时序向量；将所述多个预定时间点的熔制温度值、熔制功率值和电弧起弧位置按照时间维度和样本维度排列为多参数协同时序输入矩阵；将所述多参数协同时序输入矩阵通过使用空间注意力机制的卷积神经网络模型以得到多参数协同时序特征矩阵；将所述真空度时序向量通过多尺度邻域特征提取模块以得到真空度时序特征向量；计算所述真空度时序特征向量与所述多参数协同时序特征矩阵之间的乘积以得到分类特征向量；基于所述多参数协同时序特征矩阵，对所述分类特征向量进行优化以得到优化后分类特征向量；以及将所述优化后分类特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的金属模具内真空度应增大或应减小。

在上述的高纯石英坩埚的制备方法中，将所述多参数协同时序输入矩阵通过使用空间注意力机制的卷积神经网络模型以得到多参数协同时序特征矩阵，包括：所述使用空间注意力机制的卷积神经网络模型的各层在层的正向传递过程中对输入数据分别进行：对输入数据进行卷积处理以生成第一卷积特征图；对所述第一卷积特征图进行池化处理以生成第一池化特征图；对所述第一池化特征图进行非线性激活以生成第一激活特征图；计算所述第一激活特征图的各个位置沿通道维度的均值以生成空间特征矩阵；计算所述空间特征矩阵中各个位置的类Softmax函数值以获得空间得分矩阵；以及计算所述空间特征矩阵和所述空间得分图的按位置点乘以获得特征矩阵；其中，所述使用空间注意力机制的卷积神经网络模型的最后一层输出的所述多参数协同时序特征矩阵。

在上述的高纯石英坩埚的制备方法中，所述多尺度邻域特征提取模块包括并行的第一卷积层和第二卷积层，以及，与所述第一卷积层和所述第二卷积层连接的多尺度特征融合层，其中，所述第一卷积层和所述第二卷积层使用具有不同尺度的一维卷积核。