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智能代理的优化原子层沉积

三个优化策略和性能比较,优化四个模拟退化过程。

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“原子层沉积(ALD)是一个高度可控的薄膜合成方法与应用程序计算,能量,和分离。ALD的灵活性意味着它可以访问大量化学目录;然而,这种化学物质和过程的多样性导致重大挑战在确定工艺参数,导致稳定和统一的电影以最小的前体消费增长。ALD增长每周期的原位测量(GPC)可以加速过程开发但它仍然需要专家直觉和耗时的反复试验来确定可接受的工艺参数。这个过程是更加困难的GPC实验噪音值和ALD表面化学反应的复杂性。能够自主的需要存在有效的优化方法确定工艺条件导致最优ALD电影增长。在这项工作中,我们提出三个优化策略的发展和比较它们的性能优化四个模拟退化过程。此外,在GPC测量噪声的影响优化收敛性进行了研究。”

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作者:

诺亚·h·保尔森天使Yanguas-Gil,奥萨马y Abuomar,等

ACS达成。板牙。接口 2021年 , 13 ,14 ,17022 - 17033
出版日期 : 2021年4月5日
版权©2021 UChicago贡,LLC的阿贡国家实验室。由美国化学学会出版


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