镓仁联合华润微中央研究院、浙江大学实现高温氧化镓熔体热物性精准预测

近日，杭州镓仁半导体有限公司联合华润微电子中央研究院、浙江大学硅及先进半导体材料全国重点实验室，在Materials Science in Semiconductor Processing发表论文Neuroevolution potential enabled accurate prediction of thermophysical properties for high-temperature Ga₂O₃ melt。研究基于密度泛函理论（DFT）数据训练神经进化势（NEP），结合分子动力学模拟，首次估算了 Ga₂O₃熔体的热导率与表面张力温度系数，并系统评估了密度、等压热膨胀系数及黏度等热物性参数，为β- Ga₂O₃熔体法晶体生长的数值模拟提供了关键参数。
β- Ga₂O₃单晶衬底主要采用直拉、导模、垂直布里奇曼、铸造等熔体生长方法制备，其工艺优化依赖于对生长炉内传热、熔体对流与固液界面稳定性的耦合模拟。然而， Ga₂O₃熔点高达约2066 K，极端高温条件下的实验测量极为困难，热导率、表面张力温度系数等关键参数长期缺失，制约了生长模拟的可靠性。第一性原理分子动力学（AIMD）虽具备较高精度，但难以适用于高温熔体的大尺度、长时间模拟。为此，本研究引入基于机器学习势函数的分子动力学方法，在保持 DFT 级精度的前提下，将模拟扩展至工程相关尺度。

研究团队以DFT计算结果为基准构建NEP模型，并采用主动学习策略持续扩充训练数据。模型验证包括两个层面：其一，能量、力与位力的预测误差在训练集与测试集上均处于较低水平；其二，NEP分子动力学所得的径向分布函数与角分-1布函数与AIMD结果高度一致，表明模型能够准确再现Ga₂O₃熔体的局域原子结构，为后续热物性计算奠定了基础。

图1 神经进化势能模型的训练与测试结果。(a) 能量、受力均方根误差随训练代数的变化；(b–d) 分别为训练集和测试集中模型预测值与密度泛函理论参考值的能量、受力对比图。

?热导率：采用Green–Kubo平衡分子动力学方法计算得到1.028±0.018 W·m^-1·K^-1，并采用均质非平衡分子动力学（HNEMD）方法独立验证，结果为1.104±0.018 W·m^-1·K^-1，两种方法的结果吻合；

图2 2066 K下Ga?O?熔体的原子结构表征。(a) 总径向分布函数；(b) Ga–O、O–O和 Ga–Ga原子对的分波径向分布函数；(c) 第一性原理分子动力学（AIMD，实线）与神经进化势能分子动力学（NEP，虚线）得到的Ga–O 角分布函数（ADF）对比。

图3 2066 K下Ga?O?熔体的Onsager修正运行热导率随关联时间的变化。灰线表示50条独立模拟轨迹，彩色曲线表示轨迹集合平均结果。

?表面张力：在2066–2350 K温区内，表面张力随温度升高单调下降，计算值与静电悬浮实验结果（2228 K，337.0 mN·m^-1）的偏差在数个百分点以内，同时首次给出表面张力温度系数；

?密度与热膨胀：2066 K下密度计算值为4778.47 kg·m^-3，处于已有实验数据范围内；等压热膨胀系数为8.58×10^-5K^-1，与已有实验值（8.95×10^-5K^-1）接近；

图4 Ga?O?熔体表面张力的计算。(a) 用于表面张力计算的液膜模型示意图；(b) 表面张力随温度的变化。黄色五角星表示静电悬浮实验结果。

图5 Ga?O?熔体密度与等压热膨胀系数。(a) 密度随温度的变化；(b) 2066 K下本研究计算密度与文献实验值的比较；(c) 本研究计算的等压热膨胀系数与文献数据的比较。

图6 2066 K下Ga?O?熔体黏度的运行值随时间变化。(a) 剪切黏度；(b) 纵向黏度。灰线表示独立模拟轨迹，彩色曲线表示轨迹集合平均结果。

?黏度：研究给出了剪切黏度与纵向黏度的模拟值，并如实报告了其与已有实验结果的偏差，指出输运性质的准确预测仍有赖于势函数的进一步完善与更多高温实验数据的校验。

上述参数可直接嵌入熔体生长的传热－流动－界面耦合模型：密度与热膨胀系数决定浮力对流的强度，热导率支配固液界面附近的温度梯度，表面张力及其温度系数提供自由表面边界条件与热毛细应力，黏度表征熔体的动量耗散。对于导模、铸造等工艺的炉体热场设计、界面形貌控制而言，生长模拟由此具备了可计算的物理输入，而非依赖经验估值。

共同第一作者：Yuchao Yan、Xinyu Yan；通讯作者：孟标（华润微电子中央研究院）、张辉、杨德仁（浙江大学）。研究获浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划、国家自然科学基金及浙江大学硅及先进半导体材料全国重点实验室开放基金等支持。

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