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龙图腾网获悉中用科技有限公司申请的专利基于FOUP内层间AMC分布的晶圆制程环节污染源识别方法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：CN120408106B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510921587.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于FOUP内层间AMC分布的晶圆制程环节污染源识别方法是由胡增;江大白;贾玮民;许克成设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于FOUP内层间AMC分布的晶圆制程环节污染源识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于FOUP内层间AMC分布的晶圆制程环节污染源识别方法，涉及污染源识别技术领域，该方法包括：分析气流扰动与污染物扩散特征，制定外部检测器部署策略，并实时采集污染物浓度与关联设备运行参数；建立污染物浓度的时空矩阵，并利用小波变换提取污染物浓度变化的梯度特征，结合关联设备的运行参数，获取污染源的初步位置数据；构建时空网格化输入矩阵，并设计双分支深度学习模型，生成污染源定位概率图，获取污染源的位置数据；评估各关联设备对污染物扩散的贡献权重，制定并执行定向治理策略。本发明可以准确地定位污染源位置，提高污染源识别的准确性和响应速度。

本发明授权基于FOUP内层间AMC分布的晶圆制程环节污染源识别方法在权利要求书中公布了：1.基于FOUP内层间AMC分布的晶圆制程环节污染源识别方法，其特征在于，该方法包括： S1、根据运输盒的内部空间与晶圆层级摆放，分析气流扰动与污染物扩散特征，制定外部检测器部署策略，并实时采集污染物浓度与关联设备运行参数； S2、建立污染物浓度的时空矩阵，并利用小波变换提取污染物浓度变化的梯度特征，结合关联设备的运行参数，获取污染源的初步位置数据； S3、构建时空网格化输入矩阵，并设计双分支深度学习模型，生成污染源定位概率图，获取污染源的位置数据； S4、基于污染源的位置数据，评估各关联设备对污染物扩散的贡献权重，制定并执行定向治理策略； 所述S1包括： S11、基于运输盒的内部空间，建立参数化的几何模型，设定流体边界条件并运行计算流体动力学仿真，获取基准气流场及污染物扩散特征数据，以构建数字孪生模型； S12、结合晶圆层级摆放，设计初始外部检测器部署策略，并采集各层级初始污染物浓度、气流速度及关联设备运行参数，建立时空关联的污染分布基线； S13、结合建立的污染分布基线与构建的数字孪生模型，利用对抗迁移学习算法对数字孪生模型进行优化； S14、利用依据优化后的数字孪生模型预测污染物的时空分布特征，并结合多臂老虎机算法更新初始外部检测器部署策略，获取最终的外部检测器部署策略； S15、执行最终的外部检测器部署策略，并实时采集污染物浓度及关联设备运行参数。

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