[发明专利]机器学习与CVD建模相结合的组分预测方法有效
| 申请号： | 202010567007.7 | 申请日： | 2020-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN111597735B | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 关康;曾庆丰;高勇;卢振亚;吴建青;刘建涛;冯志强 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06F111/10;G06F113/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 成都方圆聿联专利代理事务所(普通合伙) 51241 | 代理人： | 宋红宾 |
| 地址： | 510641 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种机器学习与CVD建模相结合的组分预测方法，确定反应器的尺寸和基片形状尺寸；建立对应的反应器几何模型；为几何区域和边界添加材料属性；模型网格剖分；选择建立多物理场模型，并进行多物理场耦合；建立流体传热和层流模型；建立浓物质传递模型；计算层流和流体传热耦合的物理场，将得到的解作为初始值计算化学和浓物质传递的物理场接口，得到硼碳体系前驱体气体反应得到的各种中间物质的浓度分布；分别得到不同的结果对比分析，最终得到各种沉积工艺条件下的物质浓度分布结果；利用机器学习算法将沉积硼碳比和其联系起来，预测不同沉积条件下沉积的硼碳比，并分析其误差大小。本发明可准确预测沉积产物组分比。 | ||
| 搜索关键词： | 机器 学习 cvd 建模 相结合 组分 预测 方法 | ||
【主权项】：
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