JP2020085737A - 熱伝導率推定方法、熱伝導率推定装置、半導体結晶製品の製造方法、熱伝導率演算装置、熱伝導率演算プログラム、および、熱伝導率演算方法 - Google Patents
熱伝導率推定方法、熱伝導率推定装置、半導体結晶製品の製造方法、熱伝導率演算装置、熱伝導率演算プログラム、および、熱伝導率演算方法 Download PDFInfo
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Abstract
Description
特許文献1に記載の方法では、小口径の結晶育成時の実測値で最適化させた伝熱解析プログラムを、大口径の単結晶を育成時の結晶の性質に合うように結晶成長装置内の熱パラメータを修正することにより、大口径結晶育成時の結晶温度分布を推定している。
本発明の熱伝導率推定装置は、測定試料として準備された半導体結晶製品の製造装置の構成部材の一部を所定の加熱条件で加熱して、定常状態における前記測定試料の表面の温度分布を測定する測定部と、前記測定試料と同じ形状の試料モデルの仮の熱伝導率および加熱条件の複数の組み合わせについて伝熱シミュレーションを実施して、前記複数の組み合わせのそれぞれについて前記試料モデルの表面の温度分布を計算する計算部と、前記伝熱シミュレーションで用いた前記複数の組み合わせおよび当該複数の組み合わせから得られた温度分布の計算結果を訓練データとして、入力を前記測定試料の表面の温度分布とし、出力を前記測定試料の熱伝導率とする回帰モデルを、機械学習法を用いて作成する機械学習部と、前記測定試料の表面の温度分布測定結果を前記回帰モデルに入力して、前記測定試料の熱伝導率を推定する推定部とを備えていることを特徴する。
このように、回帰モデルを作成する際に、試料モデルの材質を考慮に入れていないため、当該回帰モデルを用いて材質が異なる様々な測定試料の熱伝導率を簡便に推定できる。その結果、半導体結晶製品の製造工程における様々な伝熱解析を行うに当たり、熱伝導率を簡便に推定できる。
本発明の熱伝導率推定装置において、前記機械学習部は、入力を前記測定試料の表面の温度分布と当該温度分布測定時の加熱条件とにする回帰モデルを作成し、前記推定部は、前記温度分布測定結果と前記温度分布測定時の加熱条件とを前記回帰モデルに入力して、前記測定試料の熱伝導率を推定することが好ましい。
本発明の熱伝導率推定装置において、前記計算部は、前記表面の温度分布の測定時と同じ測定系を前提とした伝熱シミュレーションを実施することが好ましい。
本発明の記載の熱伝導率推定装置において、前記計算部は、前記表面の温度分布の測定時と同じ雰囲気を前提とした伝熱シミュレーションを実施することが好ましい。
本発明の熱伝導率演算プログラムは、測定手段を備えた熱伝導率演算装置のコンピュータが読み取り可能な熱伝導率演算プログラムであって、前記コンピュータに、前記測定手段を用いて半導体用の結晶成長装置の構成部材の単一または複数個所の温度を測定する測定処理と、複数の入力に基づいて前記構成部材の熱伝導率を出力する回帰モデルを用いて、前記測定処理で測定した温度に基づいて、前記構成部材の熱伝導率を演算する演算処理とを実行させることを特徴とする。
本発明の熱伝導率演算方法は、測定手段を用いて半導体用の結晶成長装置の構成部材の単一または複数個所の温度を測定する測定ステップと、複数の入力に基づいて前記構成部材の熱伝導率を出力する回帰モデルを用いて、前記測定ステップで測定した温度に基づいて、前記構成部材の熱伝導率を演算する演算ステップとを備えていることを特徴とする。
本発明の熱伝導率演算プログラムにおいて、変数として取り扱われる物性値および各種パラメータを変動させた場合の前記構成部材の温度をシミュレーションにより求めるシミュレーション処理と、前記シミュレーション処理で求められた前記物性値と前記パラメータと前記温度との組み合わせから前記回帰モデルを導出する導出処理とを前記コンピュータにさらに実行させることが好ましい。
本発明の熱伝導率演算方法において、変数として取り扱われる物性値および各種パラメータを変動させた場合の前記構成部材の温度をシミュレーションにより求めるシミュレーションステップと、前記シミュレーションステップで求められた前記物性値と前記パラメータと前記温度との組み合わせから前記回帰モデルを導出する導出ステップとをさらに備えていることが好ましい。
本発明の熱伝導率演算プログラムにおいて、変数として取り扱われる前記物性値は、前記構成部材の熱伝導率を含むことが好ましい。
本発明の熱伝導率演算方法において、変数として取り扱われる前記物性値は、前記構成部材の熱伝導率を含むことが好ましい。
本発明の熱伝導率演算プログラムにおいて、前記回帰モデルは機械学習によるモデルであり、前記導出処理は、前記シミュレーション処理で求められた前記物性値と前記パラメータと前記温度との組み合わせを訓練データとして前記機械学習によって前記回帰モデルを導出することが好ましい。
本発明の熱伝導率演算方法において、前記回帰モデルは機械学習によるモデルであり、前記導出ステップは、前記シミュレーションステップで求められた前記物性値と前記パラメータと前記温度との組み合わせを訓練データとして前記機械学習によって前記回帰モデルを導出することが好ましい。
本発明の熱伝導率演算プログラムにおいて、前記演算処理で演算された前記構成部材の熱伝導率に基づいて、前記結晶成長装置内に配置されている結晶の加熱状態を制御する加熱処理を、前記コンピュータにさらに実行させることが好ましい。
本発明の熱伝導率演算方法において、前記演算ステップで演算された前記構成部材の熱伝導率に基づいて、前記結晶成長装置内に配置されている結晶の加熱状態を制御する加熱ステップをさらに備えていることが好ましい。
本発明の熱伝導率演算プログラムにおいて、前記測定手段は赤外線サーモグラフィまたは熱電対であることが好ましい。
本発明の熱伝導率演算方法において、前記測定手段は赤外線サーモグラフィまたは熱電対であることが好ましい。
以下、本発明の第1実施形態を図面を参照して説明する。なお、本実施形態では、円柱状の測定試料の熱伝導率を推定する場合を例示するが、測定試料の形状は円柱状以外の形状であってもよい。
図1に示すように、熱伝導率推定装置1は、円柱状の測定試料10(図2参照)の熱伝導率を推定する装置であって、測定部2と、計算部3と、機械学習部4と、推定部5とを備えている。測定試料10としては、特に限定されないが、シリコン単結晶やシリコンウェーハなどの半導体結晶製品の製造装置の構成部材そのものや、当該構成部材と同じ材質あるいは類似した伝熱特性を持つ代替材料の試料を例示できる。シリコン単結晶の製造装置としては、チョクラルスキー法による単結晶引き上げ装置を例示できる。シリコンウェーハの製造装置としては、シリコン単結晶のスライス装置、シリコンウェーハの研磨装置、エピタキシャルシリコンウェーハの気相成長装置を例示できる。上述の製造装置の構成部材としては、単結晶引き上げ装置のホットゾーンを構成するパーツ(チャンバ、坩堝、ヒータ、引き上げケーブル、熱遮蔽体、断熱材)、単結晶引き上げ装置や気相成長装置の内壁材、気相成長装置のサセプタ、スライス装置や研磨装置の各部品を例示することができる。
本実施形態のように、測定系、すなわち測定部2の構成要素10,21,22,23を軸対称の円筒形状にすることによって、計算部3における伝熱シミュレーションモデルの構築が容易になる。
回帰モデルの作成には大量の訓練データの収集が必要であるが、実験による収集は難しい。そこで、本実施形態では、解析ソフトを用いたシミュレーションにより訓練データを作成する。
計算部3は、測定試料10と同じ形状の試料モデルの仮の熱伝導率および加熱条件の複数の組み合わせについて伝熱シミュレーションを実施して、当該複数の組み合わせのそれぞれについて試料モデルの表面の温度分布を計算する。この計算に際し、計算部3は、測定ケース21内および内外の電熱を熱伝導、熱伝達、熱輻射の観点から考慮して、既知の物理モデルに基づき伝熱シミュレーションを実施する。
計算部3は、表面の温度分布の計算結果、表面の温度分布の計算に用いた仮の熱伝導率および加熱条件の組み合わせを、訓練データとして機械学習部4に出力する。計算部3に用いる解析ソフトとしては、特に限定されず、市販されているものを用いることができる。
ニューラルネットワークによって回帰モデルの回帰を行った際の使用モデルについて説明する。図3に示すように、本実施形態のニューラルネットワークは、l層、m層、n層を含む階層構造を備えている。l層は入力層である。m層は隠れ層である。n層は出力層である。l層には、測定試料10の温度分布が入力される。隠れ層は、2層、ニューロン数は128個とした。n層は、測定試料10の熱伝導率を出力する。本実施形態では、活性化関数にはシグモイド関数を使用し、学習率の調整にはAdam(Adaptive Moment Estimation)を用いた。
次に、上述の熱伝導率推定装置1を用いた熱伝導率推定方法について説明する。
図1に示すように、作業者は、上述の構成を有する測定部2を構築する(ステップS1)。
計算部3は、この複数の計算条件のそれぞれに対して伝熱シミュレーションを実施し、試料モデルの下面のみを加熱した場合における定常状態での表面12の温度分布を計算する。このとき、機械学習部4における回帰モデルの精度を向上させるという観点から、測定部2と同じ測定系や温度分布測定時と同じ雰囲気を前提とした計算を行うことが好ましい。計算部3は、仮の熱伝導率と、加熱温度と、これらに基づき得られた表面12の温度分布との組み合わせを、訓練データとして機械学習部4に出力する。なお、訓練データは、作業者の設定入力によって機械学習部4に入力されてもよい。
このステップS5の処理に際し、測定部2の制御部28は、熱電対26における温度測定結果に基づいて、測定試料10の下面11の温度を推定する。このとき、熱伝達部材231として熱伝導率が高い(200W/mK)アルミニウム製の部材を用いているため、熱電対26に基づく下面11の推定温度は、下面11の実際の温度とほぼ同じになる。制御部28は、この推定温度が作業者の設定入力に基づき設定された加熱温度(設定加熱温度)と同じになるように、加熱部22を制御する。
制御部28は、測定手段27を制御して、測定試料10の温度分布測定結果を所定間隔で取得し、下面11の推定温度と設定加熱温度との差が許容範囲内になり、かつ、温度分布の経時変化がなくなったときの(定常状態になったときの)温度分布を、推定部5に出力する。
測定試料10を加熱部22の加熱面221上に載置して加熱する場合には、加熱部22からの輻射熱も測定手段27で測定されてしまい、測定試料10の温度分布測定結果に影響を及ぼす可能性がある。
本実施形態では、測定試料10が熱伝達部材231上に載置されているため、加熱部22から測定試料10下部までの距離を長くすることができ、加熱部22の熱が測定試料10の周囲の雰囲気に伝わってしまうことを抑制できる。特に、熱伝達部材231の側面231C全体が断熱部材232で覆われているため、測定試料10の下部の周囲の雰囲気に伝わる加熱面221からの熱をより効果的に低減できる。したがって、測定試料10表面12のみの温度を反映させた温度分布を測定手段27で測定でき、測定試料10の熱伝導率を高精度に推定できる。
制御部28は、シミュレーションモデルにおいて、測定ケース21内が不活性ガス雰囲気に設定されている場合、不活性ガス導入部25を制御して、測定ケース21内を不活性ガスに置換することが好ましい。このような構成にすれば、加熱によって測定試料10の表面12が酸化されてしまうことを抑制でき、当該表面12の温度分布に酸化物の影響が生じることを抑制できる。
測定試料10として、半導体単結晶や半導体基板などの半導体結晶製品の製造装置の構成部材を採用し、上述の熱伝導率推定方法を実施することによって、当該構成部材の熱伝導率を簡便に推定できる。
この熱伝導率の推定結果を、半導体単結晶や半導体基板の製造工程の伝熱シミュレーションに用い、この製造工程の伝熱シミュレーション結果に基づき半導体単結晶や半導体基板の製造装置を制御することによって、所望の特性を有する製品を容易に製造できる。
構成部材の代わりに、類似した伝熱特性を持つ代替材料を測定試料10として用いることもできる。
第1実施形態によれば、熱伝導率推定装置1は、試料モデルの形状を測定試料10と同じ形状に設定する一方で、材質を何も設定せずに、仮の熱伝導率を入力して伝熱シミュレーションを実施する。熱伝導率推定装置1は、伝熱シミュレーション結果に基づき、機械学習法を用いて回帰モデルを作成し、当該回帰モデルに測定試料10の表面12の温度分布測定結果を入力することで、測定試料10の熱伝導率を推定する。
このように、回帰モデルを作成する際に、試料モデルの材質を考慮に入れていないため、当該回帰モデルを用いて材質が異なる様々な測定試料10の熱伝導率を簡便に推定できる。さらに、半導体結晶製品の製造工程における様々な伝熱解析を行うに当たり、熱伝導率を簡便に推定できる。
特に、回帰モデルに温度分布測定結果および温度分布測定時の加熱条件を入力するため、熱伝導率の推定精度が向上する。
なお、本発明は上記実施形態にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の改良ならびに設計の変更などが可能である。
測定試料10の測定は、測定ケース21内で行われなくてもよい。
熱伝達部材231は熱伝導率が高ければ、アルミニウム製でなくてもよい。
断熱部材232は熱伝導率が低ければ、カーボン製でなくてもよい。
熱伝達部材231の周囲に断熱部材232を配置しなくてもよいし、測定試料10の下面11と加熱部22の加熱面221とを直接接触させて測定試料10を加熱してもよい。
測定部2は、温度維持部24および不活性ガス導入部25のうち少なくとも一方を備えていなくてもよい。
測定部2は、熱電対26を備えていなくてもよい。
測定手段27として、測定試料10の下端から上端にかけて複数箇所に取り付けられた熱電対を適用してもよい。
次に、本発明の第2実施形態を図面を参照して説明する。
図4に示すように、結晶成長システム100は、結晶成長装置110と、熱伝導率演算装置120とを備えている。
まず、CADデータから、結晶成長装置110の3次元モデルを作成する。本実施形態では、坩堝収容部112の3次元モデルを作成し、仮想的に格子(メッシュ)を設定する。
次に、回帰モデルを用いて熱伝導率を演算する手順を説明する。
図5に示すように、情報取得部122は、サーモカメラ121を用いて、坩堝収容部112の断熱材の表面温度分布を測定する(ステップS11)。次に、演算部123は、測定された表面温度分布内の複数座標について、温度情報を取得する(ステップS12)。この後、演算部123は、取得した複数座標の温度情報、筐体111内の気温、坩堝116の回転速度、結晶支持部114の位置および回転速度を、回帰モデルに入力する(ステップS13)。これにより、坩堝収容部112の断熱材の熱伝導率の推定値を演算することができる。
熱伝導率を測定する方法として、レーザフラッシュ法などが知られている。しかし、これらの既存の測定方法では、試料状態や測定条件に様々な制約が存在する。例えば、測定試料が緻密で表面が均一な平板であるという制約や、真空断熱状態で測定を行うという制約などである。これにより、例えば、結晶成長装置110の様々な構成部材(例:坩堝収容部112の断熱材)の熱伝導率を測定することは困難であった。
第2実施形態の結晶成長システム100では、熱伝導率を出力する回帰モデルを用いることで、結晶成長装置110の構成部材の表面温度分布から、その構成部材の熱伝導率の推定値を簡便に演算することができる。試料状態や測定条件などの制限なく熱伝導率を演算できるため、結晶成長装置110の構成部材の熱伝導率の変化をその場で観察することが可能になる。
結晶成長システム100では、坩堝収容部112の表面温度分布から、坩堝収容部112の断熱材の熱伝導率の変化を、その場で観察することができる。そして、その場で観察した熱伝導率に応じて坩堝116の加熱状態を制御することで、融液118の温度を一定に維持することができる。SiC結晶119を均一に成長させることが可能になる。
温度の測定対象や、熱伝導率の演算対象は、坩堝収容部112に限られず、結晶成長装置110の様々な構成部材であってもよい。例えば、坩堝116の表面温度を測定して坩堝内部の融液118の熱伝導率を演算してもよい。また坩堝116の表面温度を測定して坩堝116の熱伝導率を演算してもよい。
〔回帰モデルの作成〕
測定試料10の熱伝導率を推定するための回帰モデルを作成した。
まず、計算部3を用いて、測定部2を模擬したシミュレーションモデルを構築した。計算部3に用いるソフトウェアとして、STR社製の「CGSim」を採用した。
モデルを構築するに際し、以下の表1に示す条件を設定した。
隠れ層:2層
ニューロン数:128
学習法:Adam
エポック数:1000
活性化関数:Sigmoid
モジュール:Keras
次に、回帰モデルの評価を行った。
まず、回帰モデルの作成に用いなかった(訓練データとして用いなかった)仮の熱伝導率と加熱温度との50通りの組み合わせを、評価条件として設定した。この評価条件の仮の熱伝導率および加熱温度は、回帰モデルの作成時に設定した範囲内から選出した。
次に、各評価条件に対して、シミュレーションモデルに基づく伝熱シミュレーションを実施して、表面温度分布を計算した。この計算結果のうち、回帰モデル作成時と同様の21箇所の表面温度を抽出し、この抽出した表面温度分布と加熱条件を回帰モデルに入力し、各評価条件に対応する熱伝導率の推定結果を得た。
図6に示すように、熱伝導率入力値と熱伝導率推定結果とは非常に高い精度で一致しており、両者の重相関係数は0.999944であった。このことから、本発明の回帰モデルは、高い精度で測定試料10の熱伝導率を推定できる可能性があることを確認できた。
〔測定試料の選定〕
測定試料として、アルミニウム青銅製の試料と、SUS製の試料とを準備した。その理由は以下の通りである。
半導体結晶製品であるシリコン単結晶やシリコンウェーハの製造装置において、頻繁に使用されている構成部材の材料として、SUS、グラファイトが挙げられる。SUSは、単結晶引き上げ装置や気相成長装置のチャンバの内壁、シリコン単結晶のスライス装置やシリコンウェーハの研磨装置の多くの部品などとして用いられている。グラファイトは、単結晶引き上げ装置のホットゾーンを構成する部材や、気相成長装置のサセプタなどとして用いられている。
上述の用途において、グラファイトは、1400K程度の高温で利用される。しかしながら、熱伝導率推定装置1の測定部2においては測定可能な温度領域が90℃以上110℃以下に限られたため、1400Kにおける測定は不可能である。そこで代替となる材料の検討を行った。1400Kのグラファイトの熱伝導率は、約50W/mKと推定される。よって、本実験2では、熱伝導率が1400Kのグラファイトに近く、かつ、成形品を比較的入手し易い部材として、アルミニウム青銅を選定した。また、SUSについては、シリコン単結晶やシリコンウェーハの製造装置の構成部材の材料そのものの例として、選定した。
まず、レーザフラッシュ法によって熱伝導率を測定する熱伝導率測定器(アルバック株式会社製、型式:TC7000)を準備した。
次に、直径が10mm、厚さが2mmの円板状のアルミニウム青銅製の試料を準備し、この試料の熱伝導率を熱伝導率測定器を用いて測定した。
比較例1と同じ形状のSUS製の試料を準備し、この試料の熱伝導率を比較例1と同様の条件で測定した。
表1に示す構成を有する測定部2と、直径が20mm、高さが70mmの円柱状のアルミニウム青銅製の測定試料とを準備した。この測定試料を下面の温度が100℃となるように加熱し、このときの表面温度分布を測定部2を用いて測定した。この測定結果を実験1で作成した回帰モデルに入力することで、熱伝導率を推定した。
実施例1と同じ形状のSUS青銅製の測定試料を準備し、この測定試料の熱伝導率を実施例1と同様の条件で推定した。
比較例1,2の実測値および実施例1,2の推定値を表2に示す。
表2に示すように、推定誤差((実測値−推定値)/実測値)は、アルミニウム青銅、SUSのいずれにおいても約10%であった。本発明の回帰モデルは、測定試料の温度分布測定結果に基づいて、高い精度で熱伝導率を推定できることが確認できた。
Claims (32)
- 半導体結晶製品の製造装置の構成部材を測定試料として準備するステップと、
測定試料の一部を所定の加熱条件で加熱して、定常状態における前記測定試料の表面の温度分布を測定するステップと、
前記測定試料と同じ形状の試料モデルの仮の熱伝導率および加熱条件の複数の組み合わせについて伝熱シミュレーションを実施して、前記複数の組み合わせのそれぞれについて前記試料モデルの表面の温度分布を計算するステップと、
前記伝熱シミュレーションで用いた前記複数の組み合わせおよび当該複数の組み合わせから得られた温度分布の計算結果を訓練データとして、入力を前記測定試料の表面の温度分布とし、出力を前記測定試料の熱伝導率とする回帰モデルを、機械学習法を用いて作成するステップと、
前記測定試料の表面の温度分布測定結果を前記回帰モデルに入力して、前記測定試料の熱伝導率を推定するステップとを備えていることを特徴する熱伝導率推定方法。 - 請求項1に記載の熱伝導率推定方法において、
前記回帰モデルを、機械学習法を用いて作成するステップは、入力を前記測定試料の表面の温度分布と当該温度分布測定時の加熱条件とにする回帰モデルを作成し、
前記熱伝導率を推定するステップは、前記温度分布測定結果と前記温度分布測定時の加熱条件とを前記回帰モデルに入力して、前記測定試料の熱伝導率を推定することを特徴とする熱伝導率推定方法。 - 請求項1または請求項2に記載の熱伝導率推定方法において、
前記試料モデルの表面の温度分布を計算するステップは、前記温度分布の測定時と同じ測定系を前提とした伝熱シミュレーションを実施することを特徴とする熱伝導率推定方法。 - 請求項1から請求項3のいずれか一項に記載の熱伝導率推定方法において、
前記試料モデルの表面の温度分布を計算するステップは、前記表面の温度分布の測定時と同じ雰囲気を前提とした伝熱シミュレーションを実施することを特徴とする熱伝導率推定方法。 - 請求項1から請求項4のいずれか一項に記載の熱伝導率推定方法において、
前記測定試料が、前記構成部材の代替材料であることを特徴とする熱伝導率推定方法。 - 測定試料として準備された半導体結晶製品の製造装置の構成部材の一部を所定の加熱条件で加熱して、定常状態における前記測定試料の表面の温度分布を測定する測定部と、
前記測定試料と同じ形状の試料モデルの仮の熱伝導率および加熱条件の複数の組み合わせについて伝熱シミュレーションを実施して、前記複数の組み合わせのそれぞれについて前記試料モデルの表面の温度分布を計算する計算部と、
前記伝熱シミュレーションで用いた前記複数の組み合わせおよび当該複数の組み合わせから得られた温度分布の計算結果を訓練データとして、入力を前記測定試料の表面の温度分布とし、出力を前記測定試料の熱伝導率とする回帰モデルを、機械学習法を用いて作成する機械学習部と、
前記測定試料の表面の温度分布測定結果を前記回帰モデルに入力して、前記測定試料の熱伝導率を推定する推定部とを備えていることを特徴する熱伝導率推定装置。 - 請求項6に記載の熱伝導率推定装置において、
前記機械学習部は、入力を前記測定試料の表面の温度分布と当該温度分布測定時の加熱条件とにする回帰モデルを作成し、
前記推定部は、前記温度分布測定結果と前記温度分布測定時の加熱条件とを前記回帰モデルに入力して、前記測定試料の熱伝導率を推定することを特徴とする熱伝導率推定装置。 - 請求項6または請求項7に記載の熱伝導率推定装置において、
前記計算部は、前記表面の温度分布の測定時と同じ測定系を前提とした伝熱シミュレーションを実施することを特徴する熱伝導率推定装置。 - 請求項6から請求項8のいずれか一項に記載の熱伝導率推定装置において、
前記計算部は、前記表面の温度分布の測定時と同じ雰囲気を前提とした伝熱シミュレーションを実施することを特徴する熱伝導率推定装置。 - 請求項9に記載の熱伝導率推定装置において、
前記測定部は、前記測定試料を収容する測定ケースを備えていることを特徴とする熱伝導率推定装置。 - 請求項10に記載の熱伝導率推定装置において、
前記測定部は、前記測定ケースの温度を一定温度に維持する温度維持部を備えていることを特徴とする熱伝導率推定装置。 - 請求項10または請求項11に記載の熱伝導率推定装置において、
前記測定部は、前記測定ケース内に不活性ガスを導入する不活性ガス導入部を備えていることを特徴とする熱伝導率推定装置。 - 請求項6から請求項12のいずれか一項に記載の熱伝導率推定装置において、
前記測定部は、前記測定試料を加熱する加熱部と、前記加熱部の熱が雰囲気を介して前記測定試料の表面に伝わることを抑制する伝熱抑制部とを備えていることを特徴とする熱伝導率推定装置。 - 半導体結晶製品の製造装置の構成部材を測定試料として準備するステップと、
請求項1から請求項5のいずれか一項に記載の熱伝導率推定方法、または、請求項6から請求項13のいずれか一項に記載の熱伝導率推定装置を用いて、前記構成部材の熱伝導率を推定するステップと、
前記熱伝導率の推定結果を用いて、前記半導体結晶製品の製造工程の伝熱シミュレーションを行うステップと、
前記製造工程の伝熱シミュレーションの結果に基づき前記半導体結晶製品の製造装置を制御して、半導体結晶製品を製造するステップとを備えていることを特徴とする半導体結晶製品の製造方法。 - 半導体用の結晶成長装置の構成部材の単一または複数個所の温度を測定するための測定手段と、
複数の入力に基づいて前記構成部材の熱伝導率を出力する回帰モデルを用いて、前記測定手段で測定した温度に基づいて、前記構成部材の熱伝導率を演算する演算部とを備えていることを特徴とする熱伝導率演算装置。 - 請求項15に記載の熱伝導率演算装置において、
前記回帰モデルは、
変数として取り扱われる物性値および各種パラメータを変動させた場合の前記構成部材の温度をシミュレーションにより求め、
前記シミュレーションで求められた前記物性値と前記パラメータと前記温度との組み合わせから導出されたモデルであることを特徴とする熱伝導率演算装置。 - 請求項16に記載の熱伝導率演算装置において、
変数として取り扱われる前記物性値は、前記構成部材の熱伝導率を含むことを特徴とする熱伝導率演算装置。 - 請求項16または請求項17に記載の熱伝導率演算装置において、
前記回帰モデルは機械学習によるモデルであり、
前記回帰モデルは、前記シミュレーションで求められた前記物性値と前記パラメータと前記温度との組み合わせを訓練データとして前記機械学習によって導出されたモデルであることを特徴とする熱伝導率演算装置。 - 請求項15から請求項18のいずれか一項に記載の熱伝導率演算装置において、
前記結晶成長装置内に配置されている結晶を加熱する加熱手段をさらに備え、
前記加熱手段は、前記演算部で演算された前記構成部材の熱伝導率に基づいて、前記結晶の加熱状態を制御することを特徴とする熱伝導率演算装置。 - 請求項15から請求項19のいずれか一項に記載の熱伝導率演算装置において、
前記測定手段は赤外線サーモグラフィまたは熱電対であることを特徴とする熱伝導率演算装置。 - 測定手段を備えた熱伝導率演算装置のコンピュータが読み取り可能な熱伝導率演算プログラムであって、
前記コンピュータに、
前記測定手段を用いて半導体用の結晶成長装置の構成部材の単一または複数個所の温度を測定する測定処理と、
複数の入力に基づいて前記構成部材の熱伝導率を出力する回帰モデルを用いて、前記測定処理で測定した温度に基づいて、前記構成部材の熱伝導率を演算する演算処理とを実行させることを特徴とする熱伝導率演算プログラム。 - 請求項21に記載の熱伝導率演算プログラムにおいて、
変数として取り扱われる物性値および各種パラメータを変動させた場合の前記構成部材の温度をシミュレーションにより求めるシミュレーション処理と、
前記シミュレーション処理で求められた前記物性値と前記パラメータと前記温度との組み合わせから前記回帰モデルを導出する導出処理とを前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする熱伝導率演算プログラム。 - 請求項22に記載の熱伝導率演算プログラムにおいて、
変数として取り扱われる前記物性値は、前記構成部材の熱伝導率を含むことを特徴とする熱伝導率演算プログラム。 - 請求項22または請求項23に記載の熱伝導率演算プログラムにおいて、
前記回帰モデルは機械学習によるモデルであり、
前記導出処理は、前記シミュレーション処理で求められた前記物性値と前記パラメータと前記温度との組み合わせを訓練データとして前記機械学習によって前記回帰モデルを導出することを特徴とする熱伝導率演算プログラム。 - 請求項21から請求項24のいずれか一項に記載の熱伝導率演算プログラムにおいて、
前記演算処理で演算された前記構成部材の熱伝導率に基づいて、前記結晶成長装置内に配置されている結晶の加熱状態を制御する加熱処理を、前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする熱伝導率演算プログラム。 - 請求項21から請求項25のいずれか一項に記載の熱伝導率演算プログラムにおいて、
前記測定手段は赤外線サーモグラフィまたは熱電対であることを特徴とする熱伝導率演算プログラム。 - 測定手段を用いて半導体用の結晶成長装置の構成部材の単一または複数個所の温度を測定する測定ステップと、
複数の入力に基づいて前記構成部材の熱伝導率を出力する回帰モデルを用いて、前記測定ステップで測定した温度に基づいて、前記構成部材の熱伝導率を演算する演算ステップとを備えていることを特徴とする熱伝導率演算方法。 - 請求項27に記載の熱伝導率演算方法において、
変数として取り扱われる物性値および各種パラメータを変動させた場合の前記構成部材の温度をシミュレーションにより求めるシミュレーションステップと、
前記シミュレーションステップで求められた前記物性値と前記パラメータと前記温度との組み合わせから前記回帰モデルを導出する導出ステップとをさらに備えていることを特徴とする熱伝導率演算方法。 - 請求項28に記載の熱伝導率演算方法において、
変数として取り扱われる前記物性値は、前記構成部材の熱伝導率を含むことを特徴とする熱伝導率演算方法。 - 請求項28または請求項29に記載の熱伝導率演算方法において、
前記回帰モデルは機械学習によるモデルであり、
前記導出ステップは、前記シミュレーションステップで求められた前記物性値と前記パラメータと前記温度との組み合わせを訓練データとして前記機械学習によって前記回帰モデルを導出することを特徴とする熱伝導率演算方法。 - 請求項27から請求項30のいずれか一項に記載の熱伝導率演算方法において、
前記演算ステップで演算された前記構成部材の熱伝導率に基づいて、前記結晶成長装置内に配置されている結晶の加熱状態を制御する加熱ステップをさらに備えていることを特徴とする熱伝導率演算方法。 - 請求項27から請求項31のいずれか一項に記載の熱伝導率演算方法において、
前記測定手段は赤外線サーモグラフィまたは熱電対であることを特徴とする熱伝導率演算方法。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023228637A1 (ja) * | 2022-05-24 | 2023-11-30 | 株式会社Screenホールディングス | 熱処理方法、熱処理システムおよび熱処理装置 |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111812147B (zh) * | 2020-06-24 | 2022-03-22 | 浙江大学 | 一种含热源土壤热湿耦合传递模化实验的设计方法 |
WO2024070903A1 (ja) * | 2022-09-28 | 2024-04-04 | Jfeスチール株式会社 | 演算方法、製品の製造方法、製品の管理方法、演算装置、製品の製造設備、計測方法、計測システム、計測装置、教師データの作成方法、教師データ、モデルの生成方法、プログラム及び記憶媒体 |
CN115881255B (zh) * | 2023-03-02 | 2023-05-09 | 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) | 基于符号回归的控制棒芯体材料热物理性能的计算方法 |
CN116975790B (zh) * | 2023-09-22 | 2023-12-22 | 深圳市三德盈电子有限公司 | 复合线路板导热系数预测方法及相关设备 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08211946A (ja) * | 1995-02-08 | 1996-08-20 | Hitachi Ltd | 温度制御方法及び装置 |
JP2006064413A (ja) * | 2004-08-24 | 2006-03-09 | Shimane Univ | 比熱および熱伝導率の測定方法。 |
JP2010275170A (ja) * | 2009-06-01 | 2010-12-09 | Sumco Corp | シリコン単結晶の製造方法、シリコン単結晶の温度推定方法 |
JP2018169818A (ja) * | 2017-03-30 | 2018-11-01 | 国立大学法人名古屋大学 | 映像表示システムおよび製造装置 |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5038304A (en) * | 1988-06-24 | 1991-08-06 | Honeywell Inc. | Calibration of thermal conductivity and specific heat devices |
JP2000052225A (ja) | 1999-05-12 | 2000-02-22 | Tokyo Seimitsu Co Ltd | ワイヤソ―の被加工物取付構造 |
US20070244676A1 (en) * | 2006-03-03 | 2007-10-18 | Li Shang | Adaptive analysis methods |
JP4913468B2 (ja) | 2006-04-17 | 2012-04-11 | コバレントマテリアル株式会社 | 炭化珪素系研磨プレートおよび半導体ウェーハの研磨方法 |
JP2010034337A (ja) | 2008-07-30 | 2010-02-12 | Sumco Corp | 気相成長装置用のサセプタ |
JP5040846B2 (ja) | 2008-07-31 | 2012-10-03 | 株式会社Sumco | シリコン単結晶の育成方法および温度推定方法 |
JP2011106918A (ja) | 2009-11-16 | 2011-06-02 | Stanley Electric Co Ltd | 熱伝導率算出方法および熱伝導率算出システム |
TW201213782A (en) * | 2010-09-24 | 2012-04-01 | xin-jie Huang | Junction temperature measurement method |
CN103245694B (zh) * | 2013-05-13 | 2015-07-22 | 北京工业大学 | 一种测量半导体器件和接触材料间接触热阻的方法 |
JP6164256B2 (ja) * | 2015-07-08 | 2017-07-19 | 住友ベークライト株式会社 | 熱伝導性組成物、半導体装置、半導体装置の製造方法、および放熱板の接着方法 |
JP6642349B2 (ja) | 2016-09-12 | 2020-02-05 | 株式会社Sumco | シリコン単結晶の製造方法及びこれに用いる黒鉛シート並びに石英ルツボ支持容器 |
-
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08211946A (ja) * | 1995-02-08 | 1996-08-20 | Hitachi Ltd | 温度制御方法及び装置 |
JP2006064413A (ja) * | 2004-08-24 | 2006-03-09 | Shimane Univ | 比熱および熱伝導率の測定方法。 |
JP2010275170A (ja) * | 2009-06-01 | 2010-12-09 | Sumco Corp | シリコン単結晶の製造方法、シリコン単結晶の温度推定方法 |
JP2018169818A (ja) * | 2017-03-30 | 2018-11-01 | 国立大学法人名古屋大学 | 映像表示システムおよび製造装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
ZHANG LIQIANG ET AL.: "Inverse identification of interfacial heat transfer coefficient between the casting and metal mold u", ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT, vol. Vol.51, Issue 10, JPN6019049536, 19 March 2010 (2010-03-19), pages 1898 - 1904, ISSN: 0004639543 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023228637A1 (ja) * | 2022-05-24 | 2023-11-30 | 株式会社Screenホールディングス | 熱処理方法、熱処理システムおよび熱処理装置 |
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