[20a-B01-1~10] 23.1 Joint Session N "Informatics"

[20a-B01-4] Global distribution prediction from local distribution of temperature and flow velocity in SiC solution growth

〇Masaki Takaishi¹, Yukinori Koyama², Kentaro Kutsukake^3,4, Shunta Harada^1,4, Miho Tagawa^1,4, Toru Ujihara^1,4,5 (1.Eng. Nagoya Univ., 2.NIMS, 3.AIP RIKEN, 4.IMaSS Nagoya Univ., 5.GaN-OIL AIST)

Keywords:SiC solution growth, machine learning

SiC溶液成長プロセスでは、溶液の温度や流れ分布の制御が結晶の高品質化に重要であり、溶液の熱流体解析が欠かせない。しかし、1回の熱流体解析は長時間を要するため、実験中に時々刻々と変化する溶液状態をリアルタイムに計算することは困難である。そこで本研究では、機械学習を活用し、ソフトセンサーのように実験中に観測できる部分的な溶液状態をもとに全体の溶液状態を予測することを目指した。