[15a-C302-1~12] 15.6 Group IV Compound Semiconductors (SiC)

[15a-C302-3] Prediction of supersaturation distribution in solution growth by machine learning

〇Yosuke Tsunooka¹, Nobuhiko Kokubo¹, Shunta Harada¹, Miho Tagawa¹, Toru Ujihara¹ (1.Nagoya Univ.)

Keywords:simulation, solution growth, OpenFOAM

溶液成長においては過飽和度が非常に重要だが、それを実測するのは難しいため、しばしば熱流体解析が行われている。しかし、複雑な熱流体解析は計算コストが高く時間がかかる。そこで我々は、少ないデータから高速かつ網羅的な予測が可能なスパースモデリングに着目した。4つの成長パラメータに対し２０通りの流体計算を行い、過飽和度の予測を行った。結果、計算値と回帰の予測値によい一致が見られ、網羅的な予測ができた。