通过优化LEC方法研究GaSb单晶的生长,利用有限元模拟和机器学习技术
Jiaxian Han1,2, Baoqiang Xu1, Yun Lei1
1Faculty of Metallurgical and Energy Engineering, Kunming Uniυersity of Science and Technology, Kunming 650031, China.
这项研究利用模拟软件和机器学习优化了大规模的复合半导体晶体生长. 结果显示,抗蒙化物 (GaSb) 单晶的缺陷减少,晶体质量改善.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 晶体的成长 晶体的成长
- 半导体物理 半导体物理
背景情况:
- 越来越多的大型复合半导体单晶带来了重大挑战.
- 优化晶体生长需要精确控制热流和接口形态.
研究的目的:
- 为了优化大尺寸抗蒙化物 (GaSb) 单晶的生长参数.
- 为了减少缺陷和改善GaSb单晶的晶体质量.
主要方法:
- 使用了集成有限元方法和机器学习 (ML) 的CGsim模拟软件.
- 在各种旋转速和晶体位置 (CP) 配置中进行了ML验证.
- 使用X射线双晶摇摆曲线和光学显微镜评估晶体质量.
主要成果:
- 在6英寸中减少了脱位密度. 从1039到369厘米的GaSb单晶.
- 缩小的X射线摇摆曲线在半最大 (fwhm) 的全宽度从29到28.5弧秒.
- 优化的生长参数将突起角度降低到0.086°.
结论:
- 结合CGsim模拟和ML优化的参数,明显降低了缺陷的形成.
- 提高了晶体质量,减少了大型GaSb单晶的缺陷.
- 这种方法对于生长高质量的复合半导体单晶是有效的.
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