近日，由國家半導體照明工程研發及產業聯盟（CSA）與第三代半導體產業技術創新戰略聯盟（CASA）主辦，南方科技大學微電子學院與北京麥肯橋新材料生產力促進中心有限公司共同承辦的第十七屆中國國際半導體照明論壇（SSLCHINA 2020）暨2020國際第三代半導體論壇（IFWS 2020）在深圳會展中心召開。
期間，由江蘇南大光電材料股份有限公司、中微半導體設備（上海）股份有限公司、廣州南砂晶圓半導體技術有限公司協辦的“襯底、外延及生長裝備”分會上，日本名古屋大學教授宇治原徹帶來關于CFD模擬預測系統在SiC生長中應用的精彩報告。報告顯示成功地在網絡空間建立了晶體生長模型，利用預測模型對網絡空間的生長條件進行了優化，在網絡空間優化的條件下，可以在物理空間中生長大直徑晶體。
研究發展了頂溶液法生長超高質量SiC晶體的技術。不幸的是，晶體尺寸仍然很小。為了將尺寸擴大到2英寸、3英寸及以上，需要通過優化多種生長參數來控制溫度、濃度、流體速度的空間分布，以獲得超高質量的SiC（減少位錯），這是一項艱巨的任務。計算流體力學（CFD）技術是揭示溫度、濃度和流體速度分布的有力工具。然而，由于CFD模擬時間較長，難以對多種生長參數進行全面、自動的優化。
利用機器學習技術建立了CFD結果的預測模型：（1）準備了300個CFD模擬結果作為機器學習的訓練數據；（2）建立了基于神經網絡的預測模型。圖1顯示了過飽和度分布和流體速度分布的模擬結果以及基于預測模型的預測結果。令人驚訝的是，兩個結果都非常相似。此外，模擬和預測模型的平均計算時間分別為3000s和0.003s。利用該預測模型，還可以確定一個滿足目標的優化條件。利用該系統，可以快速確定最佳的生長參數，并實際生長了2英寸和3英寸的優質碳化硅晶體。
宇治原徹教授1993年本科畢業于京都大學的工學院，并于2000年取得京都大學工程學博士學位。1999年至2004年，他在日本東北大學材料研究中心任職助理教授。2004年他加入名古屋大學，在研究生工程院任副教授。目前他是名古屋大學未來電氣可持續材料及系統研究所教授。
宇治原徹教授現在的專業領域包括晶體生長、溶液生長、汽相生長、碳化硅、功率器件、太陽能電池、半導體光電、旋轉觀察、生物設備、半導體質膜混合器件和脂質二重層。研究領域包括應用材料科學、晶體工程、電子材料、電氣材料和金屬的物理性質。
（內容根據現場資料整理，如有出入敬請諒解）
