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公开(公告)号：CN119418786A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411398962.7
申请日：2024-10-09
Applicant: 复旦大学宁波研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于分子动力学方法预测离子注入4H‑SiC过程中晶体缺陷率和应力的方法，包括1）建立离子注入4H‑SiC理论模型，得到结构的data文件；2）构建包含模拟参数和势函数的输入文件，即input文件；3）采用分子动力学方法进行离子注入模拟，并输出原子坐标和应力数据；4）根据原子轨迹绘制缺陷率随注入剂量的变化曲线；5）由应力数据计算不同注入剂量下各原子的时间平均的原子应力，导出应力分布图。本发明对离子注入4H‑SiC表面的过程进行分子动力学模拟，能够预测离子注入4H‑SiC过程中晶体材料的缺陷和原子应力变化，进而得出离子注入下4H‑SiC晶体中缺陷和原子应力的演变机理，为离子注入条件的选择提供理论指导。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119943178A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411961586.8
申请日：2024-12-30
Applicant: 复旦大学宁波研究院
Abstract: 本发明属于半导制备技术领域，具体为一种半导体薄膜外延生长的优化方法。本发明方法包括：使用有限元法对薄膜化学气相沉积过程进行仿真，得到外延层分布结果；将仿真结果与实验结果进行对比，验证仿真结果的准确性；使用支持向量机建立工艺参数与目标函数之间的关系；使用多目标优化算法对外延生长过程进行优化；其中，工艺参数为生长温度，腔室压强和反应气体总流量；目标函数为外延层生长速率和外延层的变异系数；变异系数等于外延层厚度的标准差与厚度的平均值的比值；多目标优化算法包括多目标粒子群算法和非支配排序遗传算法。本发明可减少实验次数、提高生长效率、降低生产成本。
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公开(公告)号：CN117317258A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311156772.X
申请日：2023-09-08
Applicant: 复旦大学宁波研究院
Abstract: 本发明属于电催化剂技术领域，具体为一种嵌入式介孔异质催化剂TiOxNy⊂g‑C3N4及其制备方法。本发明制备方法包括：将含有g‑C3N4粉末与十六烷基三甲基溴化铵的去离子水溶液，混合并超声至均匀，再将含有二水合乙酸锌与异丙氧基钛的乙酸溶液加入前述溶液中，加热静置，得透明溶胶；在烘箱中加热除去多余乙酸；然后转移至坩埚，于马弗炉中以不同升温速率升至一定温度并保持数个小时，制得嵌入式异质结构催化剂TiOxNy⊂g‑C3N4。本发明制备方法简单易行，重复性好，制备的产物比表面积高，氧还原活性高，产物性质稳定，可用作燃料电池的阴极催化剂。
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公开(公告)号：CN117150726A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310934021.X
申请日：2023-07-28
Applicant: 复旦大学宁波研究院
IPC: G06F30/20 , G06F30/27 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明属于半导制备技术领域，具体为一种半导体薄膜生长反应腔流场和温度场的优化方法。本发明方法包括：利用仿真模拟得到反应腔内的流场与温度场的分布；利用支持向量机建立设计变量与目标函数之间的关系；利用多目标粒子群优化算法对反应器进行优化；在流场中，设计变量为反应腔中反应气体分布即反应腔中各进气口的配气比、进气口的直径和位置，目标函数为流场速度的相对标准偏差；在温度场中，设计变量为加热线圈的位置、螺距以及石墨柱的宽度；目标函数为温度场平均温度和温度的标准差。本发明可提高反应腔内的流场均匀性，以及反应腔的加热效率和其内部的温度均匀性。
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公开(公告)号：CN116209129A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310175751.6
申请日：2023-02-28
Applicant: 复旦大学宁波研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于等离子体射流阵列的DBC基板表面处理系统及方法，属于表面处理领域，系统包括等离子体射流阵列、电源装置和气源装置；等离子体射流阵列包括依次布置的三个射流单元；各射流单元均与气源装置及电源装置相连接；气源装置包括分别与三个射流单元相连接的惰性气体储罐、空气储罐和反应媒介储罐，三个射流单元工作时分别产生用于对DCB基板表面进行清洗、氧化改性及薄膜沉积的射流体羽；反应媒介为甲氧基硅烷、四氯化钛或四氟化碳，使得通过所沉积的薄膜对DCB基板表面的介电参数进行优化以提高电气强度。本发明不但能够改善DCB基板表面电气强度，而且还具有废弃物排放低、能源损耗低、适于流水线作业的特点。
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公开(公告)号：CN119783539A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411972348.7
申请日：2024-12-30
Applicant: 复旦大学宁波研究院
IPC: G06F30/27 , G16C10/00 , G06F119/14
Abstract: 本申请提供一种基于机器学习和分子动力学的仿真方法及相关装置，应用于半导体制造领域，在接收工艺菜单后；针对工艺菜单中的每一个工艺条件，将工艺条件输入至力场预测模型，输出得到所述工艺条件下的机器学习力场；最后，依据所述工艺条件下的机器学习力场进行分子动力学仿真，得到所述工艺条件下的仿真结果。通过机器学习方法，学习高精度的第一性原理计算数据，生成机器学习力场，模拟碳化硅在离子注入过程中发生的相互作用，从而对离子注入工艺进行仿真，实现高精度和高效的仿真计算，进而综合考虑不同工艺条件对器件设计工艺的影响，开发特定的工艺菜单，为碳化硅离子注入提供优化方案。
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