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龙图腾网恭喜湖北工业大学申请的专利一种晶圆研磨用硅溶胶晶种生长控制方法、系统及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117654408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311436124.X，技术领域涉及：B01J19/18；该发明授权一种晶圆研磨用硅溶胶晶种生长控制方法、系统及介质是由夏军勇;阳若林;周宏娣;肖伟;肖凯;杨健设计研发完成，并于2023-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种晶圆研磨用硅溶胶晶种生长控制方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种晶圆研磨用硅溶胶晶种生长控制方法、系统及介质，所述方法包括：U1.在反应釜中，打开硅酸计量泵按设定速度加入定量硅酸，同时打开稳定剂计量泵加入碱性稳定剂进行调节PH值，搅拌器按照一定速度进行搅拌，并加热至一定温度进行反应，保温一定时间后得到硅溶胶晶种初始品；U2.采用激光粒度仪对所述硅溶胶晶种初始品的粒径进行检测，得到硅溶胶晶种初始品的粒径数据信息，采用硅酸计量泵实时获取硅酸加入速度的数据信息，采用稳定剂计量泵实时获取稳定剂加入速度的数据信息，采用PH值传感器实时获取反应物的PH值数据信息。本发明不仅能够对硅溶胶晶种的生长进行精确控制，而且能够提高硅溶胶的生产效率。

本发明授权一种晶圆研磨用硅溶胶晶种生长控制方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种晶圆研磨用硅溶胶晶种生长控制方法，其特征在于，所述方法包括：U1.打开反应釜上的硅酸计量泵，向反应釜中加入硅酸，同时打开反应釜上的稳定剂计量泵，加入碱性稳定剂调节PH值，反应釜内搅拌器按照一定速度进行搅拌，并加热至一定温度进行反应，保温一定时间后得到硅溶胶晶种初始品；U2.采用在线激光粒度分析仪对所述硅溶胶晶种初始品的粒径进行检测，得到硅溶胶晶种初始品的粒径数据信息，采用硅酸计量泵实时获取硅酸加入速度的数据信息，采用稳定剂计量泵实时获取稳定剂加入速度的数据信息，采用PH值传感器实时获取反应物的PH值数据信息，通过检测搅拌电机转速实时获取搅拌器的速度数据信息，反应釜内采用温度传感器实时获取反应釜温度数据信息；U3.将所述反应釜温度数据信息、搅拌器的速度数据信息、反应物的PH值数据信息、稳定剂加入速度的数据信息、硅酸加入速度的数据信息和硅溶胶晶种初始品的粒径数据信息输入改进的霍普菲儿神经网络模型进行训练和学习，并得到最优解，输出优化后的反应釜温度数据信息、搅拌器的速度数据信息、反应物的PH值数据信息、稳定剂加入速度的数据信息和硅酸加入速度的数据信息；U4.将所述优化后的反应釜温度数据信息、搅拌器的速度数据信息、反应物的PH数据信息、稳定剂加入速度的数据信息和硅酸加入速度的数据信息输入ADRC算法对反应釜、硅酸计量泵、稳定剂计量泵和搅拌器进行调节控制，输出反应釜温度控制数据信息、硅酸计量泵控制数据信息、稳定剂计量泵控制数据信息和搅拌器控制数据信息给各控制机构，反应釜保温一定时间后，制得晶圆研磨用硅溶胶晶种；在步骤U3中，所述将所述反应釜温度数据信息、搅拌器的速度数据信息、所述反应物的PH值数据信息、所述稳定剂加入速度的数据信息、所述硅酸加入速度的数据信息和所述硅溶胶晶种初始品的粒径数据信息输入改进的霍普菲儿神经网络模型进行训练和学习的步骤包括：U31.基于所述反应釜温度数据信息、搅拌器的速度数据信息、反应物的PH值数据信息、稳定剂加入速度的数据信息、硅酸加入速度的数据信息和硅溶胶晶种初始品的粒径数据信息，建立关系映射J，Jx1,x2,x3,x4,x5=α0+α1f1x1+α2f2x2+α3f3x3+α4f4x4+α5f5x5,其中，x1为反应釜温度数据信息，f1x1为反应釜温度关系函数，x2为搅拌器的速度数据信息，f2x2为搅拌器的速度关系函数，x3为反应物的PH值数据信息，f3x3为反应物的PH值关系函数，x4为稳定剂加入速度的数据信息，f4x4为稳定剂加入速度关系函数，x5为硅酸加入速度的数据信息，f5x5为硅酸加入速度关系函数，J为硅溶胶晶种初始品的粒径数据信息；U32.基于所述关系映射函数Jx1,x2,x3,x4,x5，建立反应釜温度、搅拌器的速度、反应物的PH值、稳定剂加入速度和硅酸加入速度的关系矩阵G， ，其中，x1n为第n次采样反应釜的温度数据信息，x2n为第n次采样搅拌器的速度数据信息，x3n为第n次采样反应物的PH值数据信息，x4n为第n次采样稳定剂加入速度的数据信息，x5n为第n次采样硅酸加入速度的数据信息，Jn为第n次采样的硅溶胶晶种初始品的粒径数据信息；U33.基于所述反应釜温度、搅拌器的速度、反应物的PH值、稳定剂加入速度和硅酸加入速度的关系矩阵G，建立改进的霍普菲儿神经网络模型的权重函数F， ，其中，i=1,2,3,...n，j=1,2,3,...n，Gis和Gjs为第s序列的第i个、第j个元素，k为需要储存的k个序列，G为关系矩阵，α和β为权重分析因子；U34.基于所述改进的霍普菲儿神经网络模型的权重函数F，输出优化后的反应釜温度数据信息、搅拌器的速度数据信息、反应物的PH值数据信息、稳定剂加入速度的数据信息和硅酸加入速度的数据信息。

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