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公開番号2025043879
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-01
出願番号2023151432
出願日2023-09-19
発明の名称炭化珪素単結晶製造装置、その演算機および炭化珪素単結晶の製造方法
出願人株式会社デンソー,トヨタ自動車株式会社,株式会社ミライズテクノロジーズ
代理人弁理士法人ゆうあい特許事務所
主分類C30B 29/36 20060101AFI20250325BHJP(結晶成長)
要約【課題】直接観測可能なパラメータの観測結果に基づいて、閉塞状態を予測できる結晶製造装置を提供する。
【解決手段】加熱容器9内に供給するSiC原料ガスを含む供給ガス20のガス圧Pobsを測定する圧力センサ14を備える。また、SiC単結晶3の成長のシミュレーションおよび実験結果より算出したデータを用いた機械学習により作成した学習モデルと、圧力センサ14が測定したガス圧Pobsとに基づいて、ガス導入管4が固体付着物30によって閉塞されるまでの時間である閉塞時間を予測する演算機15を備える。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
炭化珪素単結晶製造装置であって、
反応室を構成し、中空部を有する筒形状の坩堝（９）と、
前記坩堝の前記中空部内に配置され、一面に炭化珪素単結晶（３）の成長用の種結晶（２）が設置されると共に、前記種結晶が配置される一面を有する台座（１０）と、
前記種結晶の表面に前記炭化珪素単結晶を成長させるための炭化珪素原料ガスを含む供給ガス（２０）を前記台座よりも下方から前記坩堝内に導入するガス出口（４ａ）を備えたガス導入管（４）と、
前記炭化珪素原料ガスを加熱して分解する加熱装置（１２、１３）と、
前記供給ガスのガス圧（Ｐｏｂｓ）を測定する圧力センサ（１４）と、
前記炭化珪素単結晶の成長のシミュレーションおよび実験結果より算出したデータを用いた機械学習により作成した学習モデルと、前記圧力センサが測定した前記ガス圧とに基づいて、前記ガス導入管が固体付着物（３０）によって閉塞されるまでの時間である閉塞時間を予測する演算機（１５）と、を有する炭化珪素単結晶製造装置。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
前記圧力センサは、前記ガス導入管内における前記ガス出口より前記供給ガスの流動方向上流側に配置され、前記ガス導入管内における前記ガス圧を測定する、請求項１に記載の炭化珪素単結晶製造装置。
【請求項３】
前記制御部は、前記閉塞時間の予測に基づき、前記炭化珪素単結晶を成長させる際の前記閉塞時間を長くする最適プロセスを演算して出力する、請求項１または２に記載の炭化珪素単結晶製造装置。
【請求項４】
前記制御部は、前記閉塞時間の予測に基づき、前記炭化珪素単結晶を成長させる際の前記閉塞時間を長くする前記供給ガスのガス種、流量、前記反応室の温度の少なくとも１つの条件を演算して出力するフィードバック機能を有している、請求項１または２に記載の炭化珪素単結晶製造装置。
【請求項５】
炭化珪素単結晶製造装置の演算機であって、
前記演算機は、
前記炭化珪素単結晶製造装置を用いて、反応室を構成する筒形状の坩堝（９）の中空部内に配置された台座（１０）の一面に種結晶（２）を設置し、前記台座よりも下方のガス導入管（４）より前記坩堝内に炭化珪素原料ガスを含む供給ガス（２０）を導入すると共に前記炭化珪素原料ガスを加熱分解して前記種結晶の表面に供給することで炭化珪素単結晶（３）を成長させる際に、
前記供給ガスのガス圧（Ｐｏｂｓ）を圧力センサ（１４）で測定した測定結果を入力すると共に、
前記炭化珪素単結晶の成長のシミュレーションおよび実験結果より算出したデータを用いた機械学習により作成した学習モデルと、前記圧力センサが測定した前記ガス圧とに基づいて、前記ガス導入管が固体付着物（３０）によって閉塞されるまでの時間である閉塞時間を予測する、炭化珪素単結晶製造装置の演算機。
【請求項６】
前記圧力センサにて、前記ガス導入管内における前記ガス出口より前記供給ガスの流動方向上流側での前記ガス圧を測定する、請求項５に記載の炭化珪素単結晶製造装置の演算機。
【請求項７】
前記閉塞時間の予測に基づき、前記炭化珪素単結晶を成長させる際の前記閉塞時間を長くする最適プロセスを演算して出力する、請求項５または６に記載の炭化珪素単結晶製造装置の演算機。
【請求項８】
前記閉塞時間の予測に基づき、前記炭化珪素単結晶を成長させる際の前記閉塞時間を長くする前記供給ガスのガス種、流量、前記反応室の温度の少なくとも１つの条件を演算して出力するフィードバック機能を有している、請求項５または６に記載の炭化珪素単結晶製造装置の演算機。
【請求項９】
炭化珪素単結晶の製造方法であって、
炭化珪素単結晶製造装置を用いて、反応室を構成する筒形状の坩堝（９）の中空部内に配置された台座（１０）の一面に種結晶（２）を設置し、前記台座よりも下方のガス導入管（４）より前記坩堝内に前炭化珪素原料ガスを含む供給ガス（２０）を導入すると共に前記炭化珪素原料ガスを加熱分解して前記種結晶の表面に供給することで炭化珪素単結晶（３）を成長させることと、
前記供給ガスのガス圧（Ｐｏｂｓ）を圧力センサ（１４）で測定することと、
前記炭化珪素単結晶の成長のシミュレーションおよび実験結果より算出したデータを用いた機械学習により作成した学習モデルと、前記圧力センサが測定した前記ガス圧とに基づいて、前記ガス導入管が固体付着物（３０）によって閉塞されるまでの時間である閉塞時間を予測することと、を含む炭化珪素単結晶の製造方法。
【請求項１０】
前記圧力センサで測定することでは、前記ガス導入管内における前記ガス出口より前記供給ガスの流動方向上流側での前記ガス圧を測定する、請求項９に記載の炭化珪素単結晶の製造方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、炭化珪素（以下、ＳｉＣという）単結晶製造装置、その演算機および炭化珪素単結晶の製造方法に関するものである。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
ＳｉＣ単結晶を成長させる方法として、ＳｉＣ単結晶製造装置（以下、結晶製造装置という）内にＳｉＣ原料ガスを導入し、種結晶表面にＳｉＣ単結晶を成長させるガス成長法がある。ガス成長法では、ＳｉＣ原料ガスを長時間供給し続けられるためＳｉＣ単結晶の長尺成長が期待されている。しかしながら、結晶製造装置内に固体付着物が堆積してガス流路が閉塞されるとＳｉＣ原料ガスの供給が滞ると共に成長条件が変化してしまうため、ＳｉＣ単結晶を長尺成長させられなくなる。このため、結晶製造装置内のガス流路の閉塞を予測して対応することが望ましい。
【０００３】
結晶製造装置内のガス流路の閉塞を予測するには、実験を繰り返し行って閉塞状態をモニタすることが必要となる。例えば、特許文献１のモータ駆動装置では、ファンモータの故障を予測するために、ファンモータの回転数を観測すると共に、警報を出力した時期、実際にファンモータが故障した時期から報酬を計算して過去のデータとして蓄積している。そして、ファンモータの回転数の観測結果と報酬の計算結果に基づいて人工知能がファンモータの故障を予測し、故障が予測されると警報を出力している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１７－７０１２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１のモータ駆動装置の場合、観測量が直接観測可能なファンモータの回転数であるが、結晶製造装置の場合、ガス流路を閉塞する固体付着物やその原因となる気中発生粉体の体積の直接観測は困難である。
【０００６】
本開示は、直接観測可能なパラメータの観測結果に基づいて、閉塞状態を予測できる結晶製造装置、その演算機および炭化珪素単結晶の製造方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の第１の観点は、ＳｉＣ単結晶製造装置であって、
反応室を構成し、中空部を有する筒形状の坩堝（９）と、
前記坩堝の前記中空部内に配置され、一面にＳｉＣ単結晶（３）の成長用の種結晶（２）が設置されると共に、前記種結晶が配置される一面を有する台座（１０）と、
前記種結晶の表面に前記ＳｉＣ単結晶を成長させるためのＳｉＣ原料ガスを含む供給ガス（２０）を前記台座よりも下方から前記坩堝内に導入するガス出口（４ａ）を備えたガス導入管（４）と、
前記ＳｉＣ原料ガスを加熱して分解する加熱装置（１２、１３）と、
前記供給ガスのガス圧（Ｐｏｂｓ）を測定する圧力センサ（１４）と、
前記ＳｉＣ単結晶の成長のシミュレーションおよび実験結果より算出したデータを用いた機械学習により作成した学習モデルと、前記圧力センサが測定した前記ガス圧とに基づいて、前記ガス導入管が固体付着物（３０）によって閉塞されるまでの時間である閉塞時間を予測する演算機（１５）と、を有している。
【０００８】
このように、結晶製造装置に供給ガスのガス圧を測定する圧力センサを備えるようにしている。また、多数回のシミュレーションによる機械学習に実験結果を加味して得た学習モデルに基づく閉塞予測時間と実験で得た実閉塞時間との間に相関があることに基づき、シミュレーションによる機械学習によって得た学習モデルを作成している。そして、圧力センサで測定されたガス圧と学習モデルに基づいて閉塞時間を予測している。これにより、ガス圧という直接観測可能なパラメータの観測結果に基づいて閉塞状態を予測することが可能となる。
【０００９】
本開示の第２の観点は、ＳｉＣ単結晶製造装置の演算機であって、
前記演算機は、
ＳｉＣ単結晶製造装置を用いて、反応室を構成する筒形状の坩堝（９）の中空部内に配置された台座（１０）の一面に種結晶（２）を設置し、前記台座よりも下方のガス導入管（４）より前記坩堝内にＳｉＣ原料ガスを含む供給ガス（２０）を導入すると共に前記ＳｉＣ原料ガスを加熱分解して前記種結晶の表面に供給することでＳｉＣ単結晶（３）を成長させる際に、
前記供給ガスのガス圧（Ｐｏｂｓ）を圧力センサ（１４）で測定した測定結果を入力すると共に、
前記ＳｉＣ単結晶の成長のシミュレーションおよび実験結果より算出したデータを用いた機械学習により作成した学習モデルと、前記圧力センサが測定した前記ガス圧とに基づいて、前記ガス導入管が固体付着物（３０）によって閉塞されるまでの時間である閉塞時間を予測する。
【００１０】
このように、結晶製造装置に備えた圧力センサによって供給ガスのガス圧を測定している。また、多数回のシミュレーションによる機械学習によって得た学習モデルに基づく閉塞予測時間と実験で得た実閉塞時間との間に相関があることに基づき、シミュレーションによる機械学習に実験結果を加味して得た学習モデルを作成している。そして、圧力センサで測定されたガス圧と学習モデルに基づいて閉塞時間を予測している。これにより、ガス圧という直接観測可能なパラメータの観測結果に基づいて閉塞状態を予測することが可能な演算機とすることができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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