Kristalline Materialien werden unter der Beteiligung einer Vielzahl von physikalischen Phänomenen wie Wärmetransport und Fluiddynamik in komplexen Prozessen bei hohen Temperaturen hergestellt. Gefördert durch den Starting Grant des Europäischen Forschungsrats arbeiten wir, im Rahmen des NEMOCRYS Projektes, an einer neuen Generation von multiphysikalischen Modellen für derartige Prozesse. Der dadurch erwartete Paradigmenwechsel bei der Art und Weise wie Kristallzüchtungsprozesse beobachtet, beschrieben und entwickelt werden, führt zu einer Minimierung der erforderlichen Anzahl von Experimenten. Darüber hinaus eröffnen sich neue Horizonte in der wissenschaftlichen Analyse als auch beim Einsatz smarter Prozesskontrollen mit Verwendung künstlicher Intelligenz oder anderer moderner Technologien.

Wir entwickeln eine Reihe von einzigartigen Kristallzüchtungsanlagen für Modellmaterialien, um vergleichsweise niedrige Temperaturen, vereinfachte Vakuumbedingungen und folglich einen problemlosen messtechnischen Zugang zum Prozess zu ermöglichen. Die dadurch erhaltenen in-situ Messdaten dienen der Entwicklung und Validierung multiphysikalischer Modelle, die anschließend für verschiedene Züchtungsprozesse sowohl im Forschungs- als auch Industriemaßstab angewandt werden. Darüber hinaus dienen Modellexperimente der Optimierung von Messtechniken für in-situ Beobachtungen und zur Erschaffung einer neuen Grundlage für das Benchmarking von Modellen sowie für Big Data Konzepte in der Kristallzüchtung.  

Künstliche Intelligenz (KI) basierend auf künstlichen neuronalen Netzen (KNN) kann die Kosten erheblich senken und die Zeit für die Entwicklung neuartiger kristalliner Materialien und Kristallwachstumsprozesse verkürzen. Der Hauptgrund für die Verwendung von KNNs besteht darin, schnell Muster und Beziehungen in Kristallwachstumsdatensätzen zu extrahieren, die zu komplex sind, um von anderen numerischen Techniken bemerkt zu werden. Die schnelle Vorhersage ist entscheidend für die Prozesssteuerung, bei der In-situ-Messungen von Prozessparametern nicht möglich sind.

Das IKZ verwendete statische KNNs zur Parameteroptimierung bei magnetisch angetriebener VGF-GaAs sowie DS-Si Kristallzüchtung. Ein kürzliches Forschungsthema war die Anwendung dynamischer neuronaler Netze zur Echtzeitvorhersage im transienten VGF-GaAs-Kristallzüchtungsprozess. Beispielsweise können Temperaturfelder im Ofen sowie die Position der Kristallisationsfront während des Wachstums schnell vorhergesagt werden. Die KI-Anwendung für andere Kristallzüchtungsthemen ist derzeit in Bearbeitung.

Kristallwachstum ist ein kinetischer Prozess bei dem Atome in ein Kristallgitter eingebaut werden. Das betrifft das Wachstum von Volumenkristallen als auch von kristallinen Schichten. Das Verständnis der kinetischen Prozesse ist von großer Bedeutung für Struktur und Eigenschaften des Materials sowie für die Prozessführung bei der Herstellung. Numerische Berechnungen liefern in Zusammenhang mit Charakterisierungsverfahren wie z.B. Transmissions-Elektronenmikroskopie (TEM) oder atomic force microscopy (AFM) fundierte Erkenntnisse.

Die Homoepitaxie von Ga₂O₃ wird mit einer eigens hierfür entwickelten Kinetischen Monte-Carlo (KMC) Methode untersucht: Welchen Einfluss haben die Prozessparameter auf die Wachstumsrate und Oberflächenmorphologie, welche sind die bestimmenden kinetischen Vorgänge?
Ausserdem beschäftigen wir uns mit Phasenfeld-Modellen, sowohl für den Phasenübergang Schmelze/Kristall als auch für epitaktische Schichtabscheidung. Für die Homoepitaxie von Ga₂O₃ wird auf der Grundlage der Ergebnisse der KMC-Berechnungen ein Phasenfeld-Modell entwickelt.

Gegenstand der Arbeit sind Anlagen und Prozesse zur Kristallzüchtung und auch zur Untersuchung der fertigen Kristalle. Als numerische Werkzeuge wird vor allem kommerziell angebotene Software verwendet, sowohl schon speziell auf ein Kristallzüchtungsverfahren zugeschnittene, als auch Programme mit einer sehr breit gefächerten physikalisch-technischen Anwendbarkeit. Die numerischen Modelle sind zwei- bzw. dreidimensional und simulieren die Züchtung vor allem von Volumenkristallen. Im Mittelpunkt stehen Feldverteilungen von Temperatur, Strömungsgeschwindigkeit und thermischen Spannungen.

Die Czochralski-Züchtung von NdScO₃-Einkristallen entlang der [110]-Richtung wird numerisch analysiert im Hinblick auf den Einfluss der optischen Absorption auf die Gestalt der Phasengrenze zwischen Kristall und Schmelze und die Bildung von thermoelastischen Spannungen. Nach der axialsymmetrischen Berechnung von Temperatur und Strömung in der Züchtungsanlage erfolgt eine dreidimensionale Analyse der Spannungen, bei welcher die orthorhombische Anisotropie des thermischen Ausdehnung und der Elastizität berücksichtigt wird.