Optimalizace návrhu tepelného pole pro SiC epitaxní pec (horkostěnný CVD reaktor)

Hlavním cílem je dosáhnout stejnoměrnosti povrchové teploty plátku (≤±0,5–5℃) a stability teplotního/průtokového pole, a tím zlepšit rovnoměrnost tloušťky epitaxní vrstvy (<3 %), stejnoměrnost dopingu (<8 %), snížit hustotu defektů a zvýšit rychlost růstu (>60 μm/h).

Nedávné pokroky v optimalizaci procesu epitaxe SiC se zaměřily na tepelný management, multiparametrovou optimalizaci, simulaci za pomoci AI, regulaci průtoku plynu a modernizaci struktury reaktoru. Cílem tohoto vývoje je zlepšit uniformitu epitaxní vrstvy, efektivitu růstu, kontrolu defektů a průmyslovou škálovatelnost velkých plátků.

Modelování tepelné vodivosti izolačních materiálů

Jedním z důležitých směrů výzkumu je modelování tepelné vodivosti vláknité grafitové plsti používané v epitaxních reaktorech. Byly vyvinuty pokročilé analytické modely pro hodnocení zdánlivé tepelné vodivosti při zohlednění složení plynu, tlaku v komoře a provozní teploty. Za podmínek nosného plynu bohatého na vodík se přenos tepla v plynné fázi stává dominantním mechanismem přenosu tepla. Studie ukazují, že snížení tlaku v komoře ze 100 mbar na 1,5 mbar výrazně snižuje požadovaný topný výkon. Tyto modely také umožňují přesnější předpověď rozložení teploty v různých oblastech reaktoru, což pomáhá předcházet nestejnoměrnosti depozice způsobené změnami teploty mimo oblast plátku, i když teplota substrátu zůstává konstantní.

Víceúčelová optimalizace parametrů pomocí MKP a strojového učení

Další významný průlom kombinuje modelování konečných prvků (FEM) s algoritmy strojového učení pro optimalizaci s více cíli. Mezi klíčové parametry procesu patří celkový průtok plynu, teplota růstu, tlak v komoře, rychlost otáčení susceptoru a návrh distribuce plynu. Široce byly přijaty optimalizační přístupy, jako je MOPSO, NSGA-II a náhradní modely SVM. Výsledky ukazují, že rovnoměrnost tloušťky může být zlepšena přibližně o 30 %, zatímco Pareto-front optimalizace dosahuje současně vysoké rychlosti růstu a nízkého variačního koeficientu. Optimální procesní okna se typicky nacházejí při růstových teplotách 1450–1500 °C, tlacích v komoře 80–100 mbar, rychlostech rotace susceptoru nad 60 ot./min. a asymetrických vstupních poměrech plynu, jako je 5:16:5.

Přechodná multifyzikální simulace v kombinaci se strojovým učením

Nedávné studie také integrují přechodné CFD simulace s technikami strojového učení pro urychlení optimalizace procesu. Modely CFD s tepelným tokem a chemicky vázané v kombinaci s neuronovými sítěmi ACO-BPNN se používají k optimalizaci teploty depozice, průtoku vstupního plynu, rychlosti otáčení a tlaku v komoře. Experimentální ověření ukazuje vynikající shodu mezi simulací a praktickými výsledky, s předpovědními odchylkami pouze 4,03 % pro rychlost růstu a 0,49 % pro uniformitu. Tento přístup výrazně zkracuje vývojové a optimalizační cykly a je vhodný zejména pro horizontální horkostěnné CVD reaktory.

Optimalizace toku plynu a teplotního pole

Optimalizace toku plynu a distribuce tepelného pole zůstává rozhodující pro vysoce kvalitní růst epitaxe SiC. Za optimalizovaných podmínek, včetně průtoku H₂ 100 slm, poměru rozdělení průtoku 20:60:20 (strana:střed:strana), poměru C/Si 0,95, růstové teploty 1610 °C a rotace susceptoru, výzkumníci dosáhli vysoce stabilního paralelního proudového pole a rovnoměrného rozložení teploty. Teplotní gradient povrchu plátku byl snížen na pouhých 19,3 °C. Kromě toho uniformita dopingu dusíkem dosáhla 3,35–4,85 %, zatímco krystalové defekty byly významně sníženy na 28 celkových defektů, včetně pouze 8 trojúhelníkových defektů a 6 dislokací bazální roviny (BPD).

Iterace struktury zařízení a industrializace

Modernizace reaktorů v průmyslovém měřítku mezi lety 2023 a 2026 se zaměřují především na vertikální systémy vstřikování plynu s děleným plynem, vícezónový indukční ohřev, kompatibilitu s konfiguracemi s jednou i dvěma destičkami pro 6–12palcové destičky a přepracování grafitových komponent s automatizovanou preventivní údržbou (PM). Tato strukturální vylepšení umožnila 8palcovým a 12palcovým SiC epitaxním procesům dosáhnout nestejnoměrnosti tloušťky pod 3 % a změny dopingu pod 8 %. Kromě toho se kontaminace částicemi snížila přibližně o 50 %, prostoje při údržbě se zkrátily o 30 % a kolísání teploty bylo řízeno v rozmezí ±5 °C v systémech se dvěma destičkami.

Tři klíčové závěry

1. Simulace + strojové učení se stalo hlavní metodou pro optimalizaci tepelného pole: Spojením termo-fluidně-chemického pole pomocí CFD/FEM a jeho kombinací s ACO-BPNN nebo MOPSO/NSGA-II lze nalézt optimální Paretovy parametry během týdnů (namísto tradičního pokusu a omylu), výrazně zlepšit rovnoměrnost tloušťky/dopingu o 30 % a snížit náklady na více než doping. Jedná se o základní nástroj pro rozsáhlý epitaxní růst 8–12palcových SiC.

2. Vliv plynné fáze (tlak/složení H₂) uvnitř izolační plsti na zdánlivou tepelnou vodivost nelze ignorovat: Při vysokých teplotách H₂ je dominantní přenos tepla v plynné fázi a změny tlaku/rychlosti toku prekurzoru změní celkové rozložení teploty v reaktoru. Nejnovější analytické modely lze přímo začlenit do CFD pro dosažení přesné predikce výkonu a řízení tepelného pole v uzavřené smyčce, což je jádrem vysoké účinnosti, úspory energie a rovnoměrnosti v tepelných krbech.

3. Přechod na větší velikosti (8–12 palců) vyžaduje strukturální inovaci: Domácí zařízení dosáhlo povrchové teploty plátku ≤ ±0,5℃ a teplotního rozdílu dvou plátků ≤ 5℃ prostřednictvím vertikálního děleného přívodu vzduchu, vícezónové regulace teploty a optimalizace susceptoru. Rovnoměrnost tloušťky/dopingu dosáhla přední mezinárodní úrovně, přímo podporuje snižování nákladů a zdvojnásobení výrobní kapacity. Horizontální hotwall + rotační susceptor je stále hlavním proudem a neexistuje žádná zjevná kontroverze.

Semicorex nabízí vysokou kvalitukomponenty v epitaxním procesu. Pokud máte nějaké dotazy nebo potřebujete další podrobnosti, neváhejte nás kontaktovat.

Kontaktní telefon +86-13567891907

E-mail: sales@semicorex.com