【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及單晶硅熱處理，特別是一種針對不同應用需求定制化的單晶硅熱處理的方法。
技術介紹
1、近年來，單晶硅在太陽能電池、集成電路、光電子器件等多個領域得到了廣泛的應用，推動了相關技術的不斷進步。為了適應不同應用場景對單晶硅性能的嚴格要求，熱處理技術作為一種有效的手段，被廣泛用于改善和調控單晶硅的微觀結構與電學性質。傳統的單晶硅熱處理方法，如退火、擴散、氧化等，已經在一定程度上提高了單晶硅材料的質量，促進了電子器件性能的提升。
2、然而，隨著市場需求的日益多樣化和復雜化，傳統熱處理方法逐漸暴露出一些不足之處，限制了其在高端應用領域的進一步拓展。缺乏針對具體應用需求的定制化處理方案。傳統方法往往采用通用的熱處理參數，難以滿足不同應用場景下對單晶硅性能的個性化要求，導致處理后材料的性能與實際應用需求存在較大差距。
技術實現思路
1、鑒于上述現有存在的問題，提出了本專利技術。
2、因此，本專利技術提供了一種針對不同應用需求定制化的單晶硅熱處理的方法解決不同應用場景下對單晶硅性能的個性化要求問題。
3、為解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案：
4、第一方面，本專利技術實施例提供了一種針對不同應用需求定制化的單晶硅熱處理的方法，其包括，
5、確定單晶硅應用領域和具體需求，明確單晶硅材料熱處理后的性能指標；
6、根據單晶硅的性能指標，對單晶硅進行熱處理；
7、對完成熱處理的單晶硅進行質量檢測與評估。
8、作為本專利技術所述針對不同應用需求定制化的單晶硅熱處理的方法的一種優選方案，其中：所述確定單晶硅應用領域和具體需求，明確單晶硅材料熱處理后的性能指標，具體步驟如下，
9、基于單晶硅的應用領域及其在該領域的作用，確定各領域對單晶硅的性能需求；
10、基于性能需求，明確單晶硅材料的各項性能指標。
11、作為本專利技術所述針對不同應用需求定制化的單晶硅熱處理的方法的一種優選方案，其中：所述根據單晶硅的性能指標，對單晶硅進行熱處理，具體步驟如下，
12、根據性能指標對單晶硅進行物理處理；
13、基于深度學習算法，建立單晶硅熱處理參數與材料性能之間的關系模型；
14、通過多步漸進式熱處理的方式，根據關系模型輸出的熱處理參數對單晶硅進行熱處理；
15、在熱處理設備上安裝傳感器，實時監測熱處理過程中材料狀態，并自動調整熱處理參數。
16、作為本專利技術所述針對不同應用需求定制化的單晶硅熱處理的方法的一種優選方案，其中：所述根據性能指標對單晶硅進行物理處理，具體步驟如下，
17、基于單晶硅的應用需求和性能指標，對單晶硅原料進行物理處理，將單晶硅片放入超聲波清洗槽中，使用去離子水和丙酮依次清洗，去除表面的污染物；
18、使用金剛石鋸片將清洗后的單晶硅片切割成標準尺寸；
19、使用化學機械拋光技術對單晶硅片表面進行拋光。
20、作為本專利技術所述針對不同應用需求定制化的單晶硅熱處理的方法的一種優選方案，其中：所述基于深度學習算法，建立單晶硅熱處理參數與材料性能之間的關系模型，具體步驟如下，
21、基于不同應用領域的性能需求，使用單晶硅熱處理設備對單晶硅進行熱處理實驗；
22、每次實驗過后，利用測試儀器測量不同應用單晶硅材料的對應的性能指標；
23、記錄每次實驗的性能指標數據，組成性能指標特征向量和對應的單晶硅應用的熱處理參數，并做清洗和歸一化處理，分別按比例分為訓練集和驗證集；
24、基于深度神經網絡構建一個單晶硅材料性能指標與熱處理參數之間的關系模型，通過輸入單晶硅的性能指標，模型輸出針對性的單晶硅熱處理參數；
25、使用數據加載器批量讀取并加載訓練集和驗證集數據，設置模型訓練輪次；
26、對于每個訓練輪次，前向傳播，輸入性能指標特征向量，計算熱處理參數預測值，計算輸出損失值；
27、反向傳播，引入均方誤差作為損失函數，計算對模型參數的梯度，使用adam優化算法更新模型參數；
28、在模型訓練過程中，引入特征增強函數，表達式如下：
29、
30、
31、其中，f(x)為特征增強后的輸入向量，x為原始輸入向量，α為控制函數斜率的參數，g(x)為特征增強函數，wi為第i個特征的權重，βi為第i個特征的頻率參數，xi為第i個特征值，n為特征的數量，i為特征數量的索引變量；
32、在每個訓練輪次結束后，在驗證集上對模型性能進行評估，比較每個輪次中訓練集和驗證集輸出的性能指標及其損失值；
33、如果當前模型在驗證集上的性能優于上一個模型，則保存當前模型，反之，則繼續使用上一個模型。
34、作為本專利技術所述針對不同應用需求定制化的單晶硅熱處理的方法的一種優選方案，其中：所述通過多步漸進式熱處理的方式，根據關系模型輸出的熱處理參數對單晶硅進行熱處理，具體步驟如下，
35、對單晶硅熱處理設備進行校準；
36、將所需單晶硅性能指標輸入到訓練好的模型中，模型輸出一組熱處理參數，設置熱處理設備初始參數，將按應用需求預處理后的單晶硅放入熱處理設備，開始熱處理；
37、將熱處理過程分為三個階段，預熱階段，從室溫升至最高溫度的一半，緩慢升溫，主處理階段，升溫到最高溫度，快速升溫，冷卻階段，熱處理設備內溫度降低至室溫。
38、作為本專利技術所述針對不同應用需求定制化的單晶硅熱處理的方法的一種優選方案，其中：所述在熱處理設備上安裝傳感器，實時監測熱處理過程中材料狀態，并自動調整熱處理參數，具體步驟如下，
39、在多步漸進式熱處理過程中，使用嵌入式控制器作為中央處理器接收傳感器實時監測的數據；
40、將pid控制算法集成到中央控制器中，根據多步漸進式加熱方案和數據的反饋，實時對熱處理設備的加熱參數實時調整；
41、根據實際需求，設置初始pid系數和設定值，通過傳感器接口實時讀取熱處理設備內部的參數，計算設定值與實際值的誤差值；
42、基于誤差值，計算比例項、積分項和微積分，并求和作為pid總輸出；
43、將pid總輸出以電壓信號的形式，發送到熱處理設備的各參數控制單元，自動調整熱處理參數；
44、同時，允許用戶通過用戶界面手動調整pid參數，觀察控制效果并進行優化；
45、在實際熱處理設備上運行pid控制算法，監測系統的響應和穩定性，驗證pid控制算法的有效性和可靠性；
46、根據測試結果，逐步調整pid參數，直到系統達到最佳控制效果，優化過程中應記錄每次調整前后的系統表現，進行對比和分析；
47、在整個熱處理過程中，通過在熱處理設備內部安裝多個耐高溫的溫度傳感器，實時監測設備內部溫度變化，中央控制器根據溫度曲線自動調整加熱速率；
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【技術保護點】
1.一種針對不同應用需求定制化的單晶硅熱處理的方法，其特征在于：包括，
2.如權利要求1所述的針對不同應用需求定制化的單晶硅熱處理的方法，其特征在于：所述確定單晶硅應用領域和具體需求，明確單晶硅材料熱處理后的性能指標，具體步驟如下，
3.如權利要求2所述的針對不同應用需求定制化的單晶硅熱處理的方法，其特征在于：所述根據單晶硅的性能指標，對單晶硅進行熱處理，具體步驟如下，
4.如權利要求3所述的針對不同應用需求定制化的單晶硅熱處理的方法，其特征在于：所述根據性能指標對單晶硅進行物理處理，具體步驟如下，
5.如權利要求3所述的針對不同應用需求定制化的單晶硅熱處理的方法，其特征在于：所述基于深度學習算法，建立單晶硅熱處理參數與材料性能之間的關系模型，具體步驟如下，
6.如權利要求4所述的針對不同應用需求定制化的單晶硅熱處理的方法，其特征在于：所述通過多步漸進式熱處理的方式，根據關系模型輸出的熱處理參數對單晶硅進行熱處理，具體步驟如下，
7.如權利要求5所述的針對不同應用需求定制化的單晶硅熱處理的方法，其特征在于：所
8.如權利要求7所述的針對不同應用需求定制化的單晶硅熱處理的方法，其特征在于：所述對完成熱處理的單晶硅進行質量檢測與評估，具體步驟如下，
9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于：所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1～8任一所述的針對不同應用需求定制化的單晶硅熱處理的方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1～8任一所述的針對不同應用需求定制化的單晶硅熱處理的方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種針對不同應用需求定制化的單晶硅熱處理的方法，其特征在于：包括，
2.如權利要求1所述的針對不同應用需求定制化的單晶硅熱處理的方法，其特征在于：所述確定單晶硅應用領域和具體需求，明確單晶硅材料熱處理后的性能指標，具體步驟如下，
3.如權利要求2所述的針對不同應用需求定制化的單晶硅熱處理的方法，其特征在于：所述根據單晶硅的性能指標，對單晶硅進行熱處理，具體步驟如下，
4.如權利要求3所述的針對不同應用需求定制化的單晶硅熱處理的方法，其特征在于：所述根據性能指標對單晶硅進行物理處理，具體步驟如下，
5.如權利要求3所述的針對不同應用需求定制化的單晶硅熱處理的方法，其特征在于：所述基于深度學習算法，建立單晶硅熱處理參數與材料性能之間的關系模型，具體步驟如下，
6.如權利要求4所述的針對不同應用需求定制化的單晶硅熱處理的方法，其特征在于：所述通...
【專利技術屬性】
技術研發人員：徐力，王森，
申請(專利權)人：洛陽杰芯電子科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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