半导体装置及其控制方法与流程

本发明涉及半导体制造和操作，尤其涉及半导体装置及其控制方法。

背景技术：

1、晶体管技术的出现，逐渐取代了传统的真空管，广泛应用于计算设备和通信技术。最初的半导体装置以单一的晶体管为核心，随着技术的进步，多个晶体管被集成到一个芯片中，形成了早期的集成电路。这种技术的进步大幅提高了器件的性能和可靠性，推动了电子产品的广泛应用。随着集成电路技术的不断演化，半导体装置的集成度和复杂性逐步提升，控制方法也从简单的硬件控制向结合软件的智能控制系统演进。为了适应更加复杂的需求，控制方法进一步发展，包括智能自适应控制、实时监测与调整技术手段，极大提升了半导体装置的效率和功能。如今，半导体装置及其控制方法已经成为现代电子设备的核心技术，广泛应用于通信、计算和消费电子多个领域，推动了整个科技行业的快速进步。然而，现有的半导体控制方法对热稳定性预测不准确，并且没有根据半导体的晶格结构进行优化调整，从而导致电信号性能较低。

技术实现思路

1、基于此，有必要提供半导体装置及其控制方法，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种半导体控制方法，所述方法包括以下步骤：

3、步骤s1：获取半导体数据；提取半导体数据的制造参数数据，得到半导体制造参数数据；根据半导体制造参数数据进行空间建模，生成半导体制造三维热力模型；通过半导体制造三维热力模型对半导体数据进行制造过程热分布监测，生成制造过程热分布数据；

4、步骤s2：基于制造过程热分布数据对半导体制造参数数据进行热稳定性预测，生成热稳定性预测数据；提取半导体数据的设计参数信息，得到半导体设计参数；根据半导体设计参数对半导体制造参数数据进行仿真模拟，生成制造过程模拟数据；通过制造过程模拟数据对热稳定性预测数据进行热管理效率评估，生成热管理效率评估系数；

5、步骤s3：根据热管理效率评估系数对制造过程模拟数据进行热控制策略优化，生成热控制参数优化数据；根据热控制参数优化数据对半导体制造参数数据进行关键时间节点确定，得到制造关键时间数据；基于制造关键时间数据对半导体数据进行电信号特性评估，生成电信号特性评估数据；

6、步骤s4：对电信号特性评估数据进行载流子迁移率分析，得到载流子迁移率数据；根据载流子迁移率数据对半导体数据进行电信号性能优化，生成电信号性能优化方案；

7、步骤s5：提取半导体数据的微观结构信息，得到半导体微观结构信息；对半导体微观结构信息进行图形映射，生成半导体微观结构图像；根据半导体微观结构图像对半导体进行微调控制，得到半导体微调控制方案；整合半导体微调控制方案和电信号性能优化方案，生成半导体控制优化报告。

8、本发明通过获取半导体数据并提取制造参数数据，确保了对半导体特性的全面理解；构建半导体制造三维热力模型，实现了对制造过程中热分布的精确模拟；通过半导体制造三维热力模型监测热分布，明确了半导体制造的热分布情况；利用制造过程热分布数据进行热稳定性预测，提高了对半导体热稳定的预测准确性；提取设计参数信息并进行仿真模拟，增强了对半导体设计的有效性评估；通过制造过程模拟数据对热稳定性预测进行评估，为后续优化提供了定量指标。根据热管理效率评估系数优化热控制策略，提高了半导体制造过程的热效率；确定制造关键时间节点，确保了制造过程中关键步骤的精确控制；基于关键时间节点对电信号特性进行评估，有助于提升半导体的电性能；对电信号特性评估数据进行载流子迁移率分析，精确计算了载流子迁移率；根据载流子迁移率数据优化电信号性能，生成电信号性能优化方案，能够优化半导体的电性能；提取并分析半导体的微观结构信息，为微调控制提供了详细的微观层面数据；通过图形映射技术生成半导体微观结构图像，直观展示了半导体的微观特征；微调控制方案结合电信号性能优化方案，生成的半导体控制优化报告为制造过程提供了全面的优化指导。因此，本发明通过物联网技术、数据分析技术、自适应控制技术和图像映射技术，实现对半导体热稳定性的精确预测，以实现对半导体的晶格结构进行优化调整；从而提升半导体电信号性能。

9、优选的，步骤s1包括以下步骤：

10、步骤s11：利用传感器获取半导体数据；对半导体数据进行制造过程特征识别，得到制造过程特征数据；对制造过程特征数据进行参数信息确定，生成半导体制造参数数据；

11、步骤s12：对半导体制造参数数据进行热特性分析，得到半导体热特性数据；对半导体热特性数据进行空间分布映射，得到空间分布映射数据；

12、步骤s13：对空间分布映射数据进行热传导解析处理，得到热传导解析结果；对热传导解析结果进行三维形态构建，得到半导体制造三维热力模型；

13、步骤s14：对半导体制造三维热力模型进行热流追踪处理，得到半导体热流追踪数据；对半导体热流追踪数据进行温度场分析，得到半导体温度场数据；对半导体温度场数据进行热梯度计算，得到半导体热梯度数据；根据半导体热梯度数据对半导体数据进行制造过程热分布监测，生成制造过程热分布数据。

14、本发明通过利用传感器获取半导体数据，确保了数据的实时性和准确性；通过制造过程特征识别，提高了对半导体制造过程关键特征的把握；对制造过程特征数据进行参数信息确定，为后续的热特性分析提供了精确的输入；热特性分析使得半导体的热行为更加明确，为热管理提供了科学依据；空间分布映射数据的生成，为热传导解析提供了详细的空间信息；热传导解析结果为三维模型构建提供了必要的数据支持；半导体制造三维热力模型的构建，使得半导体制造过程中的热分布可以直观展现；热流追踪数据处理，使得半导体制造过程中的热流变化被精确追踪；温度场数据分析，为半导体制造过程中的温度控制提供了重要参考；热梯度计算，为后续的热分布监测提供了关键的梯度信息。

15、优选的，步骤s2包括以下步骤：

16、步骤s21：对制造过程热分布数据进行热行为模式识别，得到热行为模式数据；对热行为模式数据进行热稳定性趋势分析，得到热稳定性趋势数据；

17、步骤s22：对热稳定性趋势数据进行热效应关联分析，得到热效应关联数据；对热效应关联数据进行参数敏感度确定，得到参数敏感度数据；

18、步骤s23：对参数敏感度数据进行热稳定性预测模型构建，得到热稳定性预测模型；基于热稳定性预测模型对半导体制造参数数据进行热稳定性预测，得到热稳定性预测数据；

19、步骤s24：对半导体数据进行设计参数语义分析，得到半导体设计参数；对半导体设计参数进行制造过程映射，得到制造过程映射数据；

20、步骤s25：根据制造过程映射数据对半导体制造参数数据进行仿真模拟，生成制造过程模拟数据；

21、步骤s26：通过制造过程模拟数据对热稳定性预测数据进行热管理效率评估，生成热管理效率评估系数。

22、本发明通过热行为模式识别，精确捕捉了半导体在制造过程中的热特性，为后续的热稳定性分析提供了基础；热稳定性趋势分析，使得能够预测半导体材料在不同条件下的热行为，为制造过程的优化提供了指导；热效应关联分析有助于理解不同热特性参数之间的相互作用，从而更全面地评估热稳定性；参数敏感度确定为热稳定性预测模型提供了关键输入，确保了模型预测的准确性和可靠性；热稳定性预测模型的构建是基于参数敏感度数据，这提高了模型对半导体热稳定性的预测精度；利用热稳定性预测模型对制造参数数据进行预测，有助于在制造前评估和改进半导体的热性能；对半导体数据进行设计参数语义分析，能够有效识别制造过程的设计参数；对半导体设计参数进行制造过程映射，为仿真模拟提供了准确的输入；仿真模拟基于制造过程映射数据，能够反映实际制造过程中的物理现象；通过制造过程模拟数据对热稳定性预测数据进行热管理效率评估，能够量化热管理策略的性能，为进一步的热控制策略优化提供了关键指标。

23、优选的，步骤s25包括以下步骤：

24、步骤s251：对制造过程映射数据进行工艺流程数字化处理，得到数字化工艺流程数据；根据数字化工艺流程数据对半导体制造参数数据进行虚拟制造模型构建，得到半导体虚拟制造模型；

25、步骤s252：对半导体虚拟制造模型进行物理场耦合分析，得到物理场耦合数据；根据物理场耦合数据对半导体虚拟制造模型进行热力学响应模拟，得到热力学响应模拟数据；

26、步骤s253：通过热力学响应模拟数据对半导体虚拟制造模型进行材料应力演化模拟，得到材料应力演化数据；根据材料应力演化数据对半导体虚拟制造模型进行工艺条件模拟，得到工艺条件模拟数据；

27、步骤s254：对半导体虚拟制造模型进行设备性能边界模拟，得到设备性能边界模拟数据；根据；根据设备性能边界模拟数据和工艺条件模拟数据对半导体虚拟制造模型进行质量参数模拟，得到质量参数模拟数据；

28、步骤s255：整合工艺条件模拟数据、设备性能边界模拟数据和质量参数模拟数据，生成制造过程模拟数据。

29、本发明通过将制造过程映射数据转化为数字化工艺流程数据，提高了工艺设计的精确度和可操作性；构建半导体虚拟制造模型，使得能够在虚拟环境中模拟和评估实际制造过程，从而优化后续的制造参数；

30、物理场耦合分析，提供了对半导体制造过程中多种物理现象相互作用的深入理解；热力学响应模拟数据的生成，为材料在不同热条件下的行为提供了预测，有助于预防和解决热相关的问题；材料应力演化模拟，能够模拟材料在制造过程中的应力变化，从而指导工艺条件的调整，减少缺陷和提高产品可靠性；工艺条件模拟数据的生成，为实际生产提供了详细的工艺参数，有助于实现更精细的工艺控制；对半导体虚拟制造模型进行设备性能边界模拟，评估了设备在极限条件下的性能，确保了设备运行的稳定性和安全性；根据设备性能边界模拟数据和工艺条件模拟数据对半导体虚拟制造模型进行质量参数模拟，模拟质量参数控制方案，提高了产品质量；整合工艺条件、设备性能和质量参数模拟数据，生成制造过程模拟数据，为制造过程的优化提供了科学依据，提升了生产效率和产品质量。

31、优选的，步骤s26包括以下步骤：

32、步骤s261：对工艺条件模拟数据进行热能分布特征识别，得到热能分布数据；对设备性能边界模拟数据进行热负荷界定处理，得到热负荷界定数据；对质量参数模拟数据进行热品质影响性分析，得到热品质影响数据；

33、步骤s262：对热能分布数据、热负荷界定数据和热品质影响数据进行热管理协同分析，得到热管理协同数据；

34、步骤s263：根据热管理协同数据对热稳定性预测数据进行热能利用效率度量，得到热能利用效率度量数据；对热能利用效率度量数据进行热效率趋势识别，得到热效率趋势数据；

35、步骤s264：对热效率趋势数据进行热流均衡性验证，得到热流均衡性验证数据；对热流均衡性验证数据进行热管理效率评定，得到热管理效率评定数据；对热管理效率评定数据进行效率评估系数度量计算，得到热管理效率评估系数。

36、本发明对工艺条件模拟数据的热能分布特征识别，能够预测热能在半导体制造过程中的分布情况，为后续的热管理提供了数据支持；设备性能边界模拟数据进行热负荷界定处理，有助于明确设备在不同热负荷条件下的性能表现，从而确保设备在安全和效率最优的状态下运行；对质量参数模拟数据进行热品质影响性分析，评估了热处理对半导体质量的影响，为提升产品质量提供了关键信息；热管理协同分析整合了热能分布、热负荷和热品质影响数据，提供了一个全面的热管理视角，使得热管理措施更加协调和高效。热能利用效率度量为半导体制造过程中的热能使用提供了量化评估，有助于识别和实施能效改进措施；热效率趋势识别通过分析热能利用效率的变化趋势，预测未来热能使用的效果，为后续的热管理策略的制定提供了依据；热流均衡性验证确保了热能在半导体制造过程中的均匀分布，防止局部过热或过冷，保障了半导体产品的均匀性和可靠性；热管理效率评定提供了对当前热管理措施效果的评估，为进一步优化热管理提供了优化方向。

37、优选的，步骤s3包括以下步骤：

38、步骤s31：根据热管理效率评估系数对工艺条件模拟数据进行工艺参数优化，得到工艺参数优化数据；根据热管理效率评估系数对设备性能边界模拟数据进行设备运行模式调整，得到设备运行模式调整数据；根据热管理效率评估系数对质量参数模拟数据进行质量智能控制，得到质量智能控制数据；

39、步骤s32：整合工艺参数优化数据、设备运行模式调整数据和质量智能控制数据，得到热控制参数优化数据；

40、步骤s33：根据热控制参数优化数据对制造过程模拟数据进行关键操作识别，得到关键操作识别数据；根据关键操作识别数据对制造过程模拟数据进行时间序列分析，得到制造过程时间序列数据；对制造过程时间序列数据进行时间节点同步化处理，得到时间节点同步化数据；

41、步骤s34：根据时间节点同步化数据对半导体制造参数数据进行关键时间节点确定，得到制造关键时间数据；

42、步骤s35：基于制造关键时间数据对半导体数据进行电信号特性评估，生成电信号特性评估数据。

43、本发明根据热管理效率评估系数对工艺条件模拟数据进行工艺参数优化，使得半导体制造过程更加精确，提高了生产效率和产品质量；根据热管理效率评估系数对设备性能边界模拟数据进行设备运行模式调整，优化了设备性能，确保了设备在最佳状态下运行，降低了能耗和维护成本；根据热管理效率评估系数对质量参数模拟数据进行质量智能控制，提高了半导体产品的一致性和可靠性；热控制参数优化数据的整合，为制造过程提供了优化方案，进一步提升了制造过程的控制精度和效率；根据热控制参数优化数据对制造过程模拟数据进行关键操作识别，使得能够识别并优化制造过程中的关键步骤，从而提高整体生产效率；通过时间序列分析，能够更好地理解和预测制造过程中的变化趋势；时间节点同步化数据的生成，确保了制造过程中时间协调，提高了生产流程的顺畅性；制造关键时间数据的确定，为半导体制造过程中的关键步骤提供了精确的时间控制，有助于提高产品性能和良率；对半导体电信号特性的深入分析，能够优化电信号性能，提高半导体器件的电性能和稳定性。

44、优选的，步骤s35包括以下步骤：

45、步骤s351：对半导体数据进行电信号特性识别，得到半导体电信号特征数据；

46、步骤s352：基于制造关键时间数据对半导体电信号特征数据进行电信号特性测试规划，得到电信号特性测试规划数据；

47、步骤s353：对电信号特性测试规划数据进行电信号模拟生成，生成电信号模拟数据；对电信号模拟数据进行半导体信号响应采集，得到信号响应采集数据；对信号响应采集数据进行高频信号解调处理，得到高频信号解调数据；

48、步骤s354：对高频信号解调数据进行谐波分析，得到高频谐波分析数据：对高频谐波分析数据进行相位噪声测定，得到相位噪声测定数据；对相位噪声测定数据进行频率稳定性测试，得到频率稳定性测试数据；根据频率稳定性测试数据对半导体数据进行寄生参数识别，得到半导体寄生参数数据；

49、步骤s355：对半导体寄生参数数据进行微尺度效应验证，得到微尺度效应验证数据；对微尺度效应验证数据进行材料缺陷信号表征记录，得到材料缺陷信号表征数据；根据材料缺陷信号表征数据对半导体数据进行电信号特性评估，得到电信号特性评估数据。

50、本发明通过电信号特性识别，精确地获取了半导体电信号的特征数据，为后续的电信号性能优化提供了基础信息；利用制造关键时间数据进行电信号特性测试规划，确保了测试的针对性和系统性，提高了测试效率和准确性；电信号模拟生成和信号响应采集，模拟了实际工作条件下的电信号行为，为信号解调处理提供了实验数据；高频信号解调处理，有效地从模拟信号中提取了有用信息，为信号分析提供了准确的数据；谐波分析和相位噪声测定，评估了信号的纯净度和稳定性，对提高信号质量至关重要；频率稳定性测试，确保了半导体器件在不同工作条件下的频率稳定性，对保证产品可靠性有重要意义；进行微尺度效应验证和材料缺陷信号表征，深入分析了半导体材料的微观特性，为材料和工艺优化提供了科学依据。进行电信号特性评估，为半导体器件的电性能提供了全面的评估。

51、优选的，步骤s4包括以下步骤：

52、步骤s41：对电信号特性评估数据进行载流子动力分析，得到载流子动力数据；对载流子动力数据进行迁移率分布模式识别，得到迁移率分布模式数据；

53、步骤s42：对迁移率分布模式数据进行载流子迁移率计算，得到载流子迁移率数据；对载流子迁移率数据进行电信号性能关联，得到电信号性能关联数据；

54、步骤s43：对工艺条件模拟数据进行工艺掺杂配置分析，得到工艺掺杂配置数据；根据电信号性能关联数据对工艺掺杂配置数据进行迁移率测定，得到掺杂配置迁移率数据；根据掺杂配置迁移率数据对工艺条件模拟数据进行工艺配比调整，得到工艺电信号优化数据；

55、步骤s44：根据电信号性能关联数据对设备性能边界模拟数据进行界面电荷异常检测，得到设备界面电荷异常数据；根据设备界面电荷异常数据对设备性能边界模拟数据进行界面电荷钝化层调整，得到设备电信号优化数据；

56、步骤s45：整合工艺电信号优化数据和设备电信号优化数据，得到电信号性能优化方案。

57、本发明对电信号特性评估数据进行载流子动力分析，为后续的迁移率分布模式识别奠定了基础；迁移率分布模式识别，能够精确地掌握载流子在半导体中的运动规律，有助于优化半导体的电性能；载流子迁移率计算为电信号性能提供了关键参数，能够准确评估和预测半导体的电信号传输效率；电信号性能关联数据分析，有助于识别影响半导体电信号性能的关键因素，为性能优化提供了方向；工艺掺杂配置分析，能够根据电信号性能需求调整掺杂水平，从而优化半导体的电学特性；迁移率测定和工艺配比调整，为半导体制造提供了精确的工艺控制参数，有助于提高半导体产品的一致性和可靠性；界面电荷异常检测，能够识别影响半导体性能的界面问题，提高半导体器件的稳定性；界面电荷钝化层调整，优化了半导体器件的界面特性，有助于提高器件的整体性能；工艺电信号优化数据和设备电信号优化数据的整合，提供半导体电信号性能优化方案，有助于提升半导体器件的整体性能和可靠性。

58、优选的，步骤s5包括以下步骤：

59、步骤s51：对半导体数据的晶体特征识别，得到半导体晶体特征数据；对半导体晶体特征数据进行晶体布局检测，得到半导体晶体布局数据；

60、步骤s52：对半导体晶体布局数据进行晶格常数确定，得到晶格常数信息；对晶格常数信息进行晶体位密度计算，得到晶体位密度数据；

61、步骤s53：对晶体位密度数据进行电子能级分布确定，得到电子能级分布数据；根据电子能级分布数据对半导体晶体布局数据进行能带结构识别，得到半导体能带结构信息；

62、步骤s54：整合半导体晶体布局数据、晶体位密度数据和半导体能带结构信息，得到半导体微观结构信息；利用图形映射技术，对半导体微观结构信息进行图形映射，生成半导体微观结构图像；

63、步骤s55：根据半导体微观结构图像对半导体晶体布局数据进行布局方式微调控制，生成晶体布局微调控制数据；根据半导体微观结构图像对晶体位密度数据进行晶格参数微调控制，生成晶格参数微调控制数据；整合晶体布局微调控制数据和晶格参数微调控制数据，生成半导体微调控制方案；

64、步骤s56：整合半导体微调控制方案和电信号性能优化方案，生成半导体控制优化报告。

65、本发明对半导体晶体特征数据的获取，为后续的晶体布局检测提供了基础，有助于识别晶体的结构特性；半导体晶体布局数据的生成，能够对晶体的排列和组织进行详细分析，为优化晶体结构提供了直观体现；晶格常数信息的确定，明确半导体材料物理特性，直接影响材料的电子特性；晶体位密度数据的计算为控制半导体材料的电子行为提供了重要参数，有助于提高器件性能；电子能级分布数据的确定有助于理解半导体中的电子状态；半导体能带结构信息的获取，是预测和控制半导体的电子行为的关键信息，影响着半导体的工作效率和性能；半导体微观结构信息的整合提供了一个全面的视角来观察和分析材料的微观特性，有助于发现和改进材料的潜在缺陷；半导体微观结构图像的生成，能够直观地观察材料的微观布局，为材料的微观设计和改进提供了直观的参考；根据半导体微观结构图像对晶体位密度数据进行晶格参数微调控制，能够精确控制晶体的物理特性，半导体控制优化报告为半导体控制提供了一个综合的优化指南，有助于实现制造过程的精细化管理和质量控制。

66、在本说明书中，提供了一种半导体装置，用于执行上述的半导体控制方法，该半导体装置包括：

67、数据获取模块，用于获取半导体数据；提取半导体数据的制造参数数据，得到半导体制造参数数据；根据半导体制造参数数据进行空间建模，生成半导体制造三维热力模型；通过半导体制造三维热力模型对半导体数据进行制造过程热分布监测，生成制造过程热分布数据；

68、半导体制造过程模拟模块，用于基于制造过程热分布数据对半导体制造参数数据进行热稳定性预测，生成热稳定性预测数据；提取半导体数据的设计参数信息，得到半导体设计参数；根据半导体设计参数对半导体制造参数数据进行仿真模拟，生成制造过程模拟数据；通过制造过程模拟数据对热稳定性预测数据进行热管理效率评估，生成热管理效率评估系数；

69、电信号特性评估模块，用于根据热管理效率评估系数对制造过程模拟数据进行热控制策略优化，生成热控制参数优化数据；根据热控制参数优化数据对半导体制造参数数据进行关键时间节点确定，得到制造关键时间数据；基于制造关键时间数据对半导体数据进行电信号特性评估，生成电信号特性评估数据；

70、电信号性能优化模块，用于对电信号特性评估数据进行载流子迁移率分析，得到载流子迁移率数据；根据载流子迁移率数据对半导体数据进行电信号性能优化，生成电信号性能优化方案；

71、微观结构控制优化模块，用于提取半导体数据的微观结构信息，得到半导体微观结构信息；对半导体微观结构信息进行图形映射，生成半导体微观结构图像；根据半导体微观结构图像对半导体数据进行微调控制，得到半导体微调控制方案；整合半导体微调控制方案和电信号性能优化方案，生成半导体控制优化报告。

72、本发明通过数据获取模块获取半导体数据并提取制造参数数据，确保了对半导体特性的全面理解；构建半导体制造三维热力模型，实现了对制造过程中热分布的精确模拟；通过半导体制造三维热力模型监测热分布，明确了半导体制造的热分布情况；通过半导体制造过程模拟模块利用制造过程热分布数据进行热稳定性预测，提高了对半导体热稳定的预测准确性；提取设计参数信息并进行仿真模拟，增强了对半导体设计的有效性评估；通过制造过程模拟数据对热稳定性预测进行评估，为后续优化提供了定量指标。通过电信号特性评估模块根据热管理效率评估系数优化热控制策略，提高了半导体制造过程的热效率；确定制造关键时间节点，确保了制造过程中关键步骤的精确控制；基于关键时间节点对电信号特性进行评估，有助于提升半导体的电性能；通过电信号性能优化模块对电信号特性评估数据进行载流子迁移率分析，精确计算了载流子迁移率；根据载流子迁移率数据优化电信号性能，生成电信号性能优化方案，能够优化半导体的电性能；通过微观结构控制优化模块提取并分析半导体的微观结构信息，为微调控制提供了详细的微观层面数据；通过图形映射技术生成半导体微观结构图像，直观展示了半导体的微观特征；微调控制方案结合电信号性能优化方案，生成的半导体控制优化报告为制造过程提供了全面的优化指导。因此，本发明通过物联网技术、数据分析技术、自适应控制技术和图像映射技术，实现对半导体热稳定性的精确预测，以实现对半导体的晶格结构进行优化调整；从而提升半导体电信号性能。