基于贝叶斯参数优化的无模型自适应硅单晶直径控制

直拉硅单晶的生长过程涉及多场多相耦合与复杂的物理化学变化,其中工艺参数的波动是导致晶体直径不均匀的重要原因,如何实现工艺参数的控制以获得理想的、均匀的晶体直径具有重要的研究意义。本文分析现有控制方法存在不稳定以及控制效果不佳的问题后,提出基于贝叶斯参数优化的无模型自适应控制模型来控制硅单晶生长过程中的晶体直径。首先以坩埚上升速度与加热器的功率作为控制输入参数,晶体直径作为输出,搭建无模型自适应控制模型,并分析算法的稳定性。其次将控制模型进行仿真实验,发现硅单晶直径控制模型中不同的超参数设定会影响控制过程的迭代次数以及控制效果。最后,利用贝叶斯优化超参数的取值范围,并进行最终的仿真实验,结果表明,经贝叶斯参数优化后的控制模型计算快、迭代次数少,输出的晶体直径稳定,同时将生长工艺参数控制在实际生产要求范围内。因此,基于贝叶斯参数优化的无模型自适应控制实现了硅单晶直径均匀稳定的有效控制,具有结合工程背景的实际应用前景。     

气相色谱-串联质谱法测定塑胶跑道中短链氯化石蜡

正塑胶跑道又称全天候运动跑道,具有平整度好、抗压强度高、硬度弹性适当、物理性能好等优良特性,因此被广泛应用于学校和社区等场所。近两年,关于"毒跑道"的案例在各类媒体上屡见不鲜,本该"更安全"的塑胶跑道,变成了"更不安全",现已成为全社会关注的焦点。短链氯化石蜡是一种塑胶添加剂,一般用于制造水管、地板、薄膜、人造革、塑料制品和日用品等,具有增塑和阻燃的作用,同样存在于塑胶跑道之中。短链氯化石蜡被认     

固相微萃取-气相色谱法测定食品包装材料中残留有机溶剂

提出了一种以固相微萃取与气相色谱-氢火焰联用技术为基础的测定食品包装材料中15种常用有机溶剂(苯类、醇类、酮类、酯类等)的方法。选择聚二甲亚砜作为固相微萃取的萃取相,采用DB-624毛细管色谱柱进行分离。在优化的试验条件下,15种有机残留溶剂在20min内能很好地分离,15种溶剂的测定下限(10S/N)为0.08～0.69μg.dm-2。加标回收率为60.0%～115.0%,相对标准偏差(n=5)为2.17%～8.34%。     

直拉单晶炉加热系统的优化设计与分析

降低单晶硅电池的生产成本,是提高光伏产业效益的关键。在等径拉晶过程中,采用分段加热可以减少加热器的输出功率,降低加热系统的能耗。本文在分析单晶硅拉晶过程中加热区域及能耗的基础上,提出细分加热器结构改进加热电路对单晶炉加热系统进行优化。实验设计了两段加热和三段加热两种模型(即方案1和方案2),并分别将其导入有限元仿真软件进行模拟实验。结果表明,两段加热对拉晶过程的影响较大,三段加热对拉晶过程的影响较小,后者更能保证拉晶过程的稳定进行。能耗计算发现,前者能耗降低为6.98％,而后者能耗降低达到了9.49％。因此,采用三段加热的优化设计更有利于降低光伏企业的生产成本。     

热屏下降式单晶炉设计与研究

光伏发电以绿色、可再生、能源质量高和不受资源分布地域的限制等优点被广泛使用,单晶硅又以低衰减率和高转换效率等优点渐渐超过了多晶硅光伏电池在市场中的份额,但成本问题和产能问题一直束缚着单晶硅太阳能产业的发展。本文提出了一种在晶体生长过程中随硅液面下降而下降的直拉单晶炉热屏结构,来解决在拉晶过程中坩埚上升所造成的拉晶速度和稳定性降低以及拉晶能耗增加的问题,并以CL120-97单晶炉热场为研究对象,利用有限元仿真对单晶炉优化前后晶体和熔体的热场以及氩气流场进行分析。分析仿真结果表明,优化后单晶炉不仅可以提高单晶炉拉晶的速度和质量,而且还能有效降低单晶炉拉晶的能耗。     

基于数据驱动的晶体直径模型辨识方法研究

直拉法硅单晶生长是一个多场多相耦合、物理变化复杂,且具有大滞后和非线性现象的过程,基于单晶硅生长系统内部机理所构建的机理模型由于存在诸多假设而无法应用于工程实际。因此,本文以现有CL120-97单晶炉拉晶车间的长期、海量晶体生长数据为基础,忽略炉内复杂的晶体生长环境,对影响晶体直径的拉晶参数进行关联性分析及特征量化,探寻拉晶数据中所蕴藏的规律信息,进而建立基于数据驱动的BP神经网络晶体直径预测模型,并针对现有BP神经网络易陷入局部极小值的问题,采用遗传算法对BP神经网络的阈值和权值进行优化,以提高晶体直径预测的准确性。通过实际拉晶数据对模型预测结果进行验证,结果表明,对任意选取的8组拉晶数据进行直径预测,预测的平均相对百分比误差为0.095 71%,证明该模型对于等径阶段晶体直径的预测是可行的。