CN1875364A - 优化玻璃应变的方法 - Google Patents

Abstract

一种确定许多热循环参数来获得预定玻璃应变值的方法包括提供许多针对玻璃基材的输入参数和许多热循环的参数。所述方法也包括重复地修改许多热循环参数中的至少一个，使最终热循环结束之后所述玻璃应变不大于预定玻璃应变值。所述方法一方面用于使用户能通过材料参数和玻璃制造商的工艺顺序以及进一步加工该玻璃的实体(例如，玻璃的消费者)来确定能否获得具体的玻璃应变，若不能则提供具体实施方式来允许制造商在消费流程中计算其变化，由此满足所需的玻璃应变。

Description

优化玻璃应变的方法

背景

通常在显示器中，可以将电子部件结合到显示器中所用的玻璃基材上。在液晶显示器(LCD)中就是这种情况。在LCD中，通过电压(由晶体管阵列产生)来调节液晶材料层。通常，晶体管是薄膜晶体管(TFT)，是互补的金属氧化物半导体(CMOS)器件。

LCD器件通常包括玻璃基材、在玻璃基材上形成的晶体管以及其下的液晶材料层。晶体管以一定图案的阵列排列，并由外围电路驱动，在所需电压下变换，使液晶材料分子以所需方式取向。

显示器的晶体管通常由直接置于玻璃基材上或上方的半导体材料形成。由于半导体载体在多晶材料中的迁移率通常大于在无定形材料中，因此在LCD显示器的玻璃基材上或上方较好形成多晶半导体层。例如，对于图像应用来说，迁移率更高的载体能加快晶体管速度。或者，更高的迁移率能降低晶体管的尺寸，这便于制造长径比更高的显示器。

除了上述在玻璃显示表面上制造多晶材料以及器件的好处外，在玻璃显示表面上形成多晶(例如，多晶硅或多晶物)晶体管能在显示器上直接形成驱动电路，无需使用卷带自动连接(TAB)接头，并且消除随后出现的可靠性差的问题。而且，若所述显示器基于有机发光器件(OLED)，有利的是结合多晶体管，为OLED满足相对高的电流要求。

在玻璃基材上形成多晶物的显著缺陷在于所述形成过程要求相对高的温度。虽然已经大大降低了多晶物的形成温度，但是通常必须进行玻璃基材的预退火，热温度所述玻璃以进行之后的多晶物加工。这种热加工以及其它热加工会改变玻璃的物理结构。例如，所述玻璃会因加工而膨胀或收缩。

因热加工而导致玻璃改变的一个量度已知为玻璃应变，当其为负值时表示玻璃收缩；当其为正值时表示玻璃膨胀。所述玻璃应变与虚拟温度变化成比例，所述虚拟温度是当分子结构达到一定级次时的玻璃温度。在玻璃温度高时，虚拟温度等于普通玻璃温度，这是因为玻璃在室温下能快速平衡。当温度降低时，玻璃粘度随温度的降低而呈指数升高，玻璃平衡的速度大大降低。

这样，当温度降低时，玻璃就不平衡，这是因为当温度改变时它不能保持平衡。在这种情况下，虚拟温度滞后于热温度，最终所述虚拟温度停止在某一更高温度下，在该温度下玻璃不再能快速平衡，以致于不能保持其冷却速度。所述最终虚拟温度取决于玻璃冷却有多快，对于室温下的LCD基材玻璃来说，通常在约600℃到约800℃。

因此，如可预知的，所述虚拟温度取决于玻璃的受热历程。因此，收缩和膨胀取决于玻璃的受热历程。所述应变与玻璃基材在进行热处理循环之前和之后两个标记之间的距离差除以处理前的距离所得值呈比例，该应变必须保持在用户设定的具体值内。例如，在LCD显示器系统中，所述显示器基材通常要求玻璃应变的绝对值约为10ppm，通常收缩水平约为-10ppm到约0ppm。收缩值大于约10ppm会导致LCD显示器中重叠图案对不准，或重合失调，例如，导致图像歪曲。

在玻璃基材加工成使用该玻璃的最终产品的过程中，主要的问题还是抑制玻璃基材中的玻璃应变。例如如上所述，在需要使用热处理在玻璃上形成多晶半导体材料的应用中，所出现的收缩可能太大。

因此，所需要的是能解决玻璃加工过程中因热循环导致的玻璃应变缺陷的方法和设备。

概述

在本发明的实施方式中，确定许多热循环参数来获得预定玻璃应变值的方法包括提供许多针对玻璃基材的输入参数和许多热循环的许多参数。所述方法也包括重复地修改许多热循环参数中的至少一个，使最终热循环结束之后所述玻璃应变不大于预定玻璃应变值。

附图简要说明

本发明最好通过以下详细说明并结合附图来理解。需强调的是各种部件并不一定按照比例来绘制。实际上，为了便于清楚地讨论，所述尺寸可以任意增大或减小。

图1a是本发明实施方式中收缩与时间的关系图

图1b是图1a所示C3热循环以放大比例显示的图

图2是显示单独选择玻璃材料参数和热加工参数时单一虚拟温度(和应变)的预测值和时间的流程图。

图3a是显示本发明实施方式中多热循环工艺中温度对时间以及虚拟温度对时间的关系图。

图3b是显示本发明实施方式中图3a所示一个热循环中温度对时间以及虚拟温度对时间的关系图。

图4a是显示本发明实施方式中多次热循环工艺中温度对时间以及虚拟温度对时间的关系图。

图4b是显示本发明实施方式中图4a所示一个热循环中温度对时间以及虚拟温度对时间的关系图。

图5a是显示本发明实施方式中多次热循环工艺中温度对时间以及虚拟温度对时间的关系图。

图5b是显示本发明实施方式中图5a所示一个热循环中温度对时间以及虚拟温度对时间的关系图。

详述

在以下详细说明中，为了解释而非限制的目的，阐述了公开具体细节的实施方式，便于充分理解本发明。但是，本领域普通技术人员显然能从本发明的公开获益，并且在不背离本文公开的具体细节的条件下能以其它实施方式来进行本发明。而且，对熟知器件、方法和材料的说明可以省略，使本发明的说明不会难以理解。

在实施方式中，确定形成多晶材料中所用许多热循环的参数来将玻璃基材在最终热加工循环之后的玻璃应变(例如，收缩)保持在设定值以下的方法包括确定补偿函数，并通过重复改变至少一个输入工艺参数来进行模拟的退火，由此使补偿函数最小。但是应注意，所述实施方式的方法可应用于其它玻璃加工技术和潜在的其它需要优化参数的加工技术。同样地，在形成多晶材料(例如，硅)中可用的实施方式是用于说明的目的，决不是用于限制。

这种补偿函数定义为当玻璃应变在要求的限制范围时返回小的值，当玻璃应变达到或超过限定范围时返回逐步变大的值。所述补偿函数还可以包括涉及有用的或不那么有用的工艺条件的数学条件。例如，所述补偿函数可以将针对过高温度热加工循环的较大的值返回给玻璃制造商，但是也可以返回针对更容易使用的较低温度的较小的值。而且，补偿函数可以返回针对更长加工时间的较大的值给玻璃制造商(表示更长加工时间需要更大的成本)，以及较短加工时间则值较小。补偿函数的同义词是“成本函数”。它设计成最能表示制造商加工的成本，也可以涉及玻璃的成本，它并不满足热诱导应变的规格。所述补偿函数的综合量级是相对的，有一点是重要的是，其最小的值表示最合适的操作条件。

随着本说明书的展开而变得更加明显的是，所述实施方式的补偿函数用于提供一种方式来比较对热加工的不同选择。这些选择以及对“最佳选择”或优化工艺的最终选择之间的比较可以使用重复的计算机优化运算法则如模拟的退火来进行。

如上所述，可以在玻璃上制备多晶半导体材料。如一个示例性实施方式所述，选择工艺参数以玻璃应变最小的方法对用于达到这一所需目的特别有用。为此，在形成多晶材料的过程中，所述玻璃基材在被送给LCD显示器制造商之前要进行某种热加工循环。所述制造商使用已知的形成技术在玻璃基材上形成多晶硅层，上述形成技术包括用于活化掺杂硅层的快速热退火(RTA)。为此，所述RTA允许掺杂物预先植入多晶硅中，进行热扩散以缓和应变。所述掺杂物活化步骤可以在相对高的温度(例如，约600-700℃)和相对短的时间间隔(例如，1-3分钟)内进行。根据实际的条件，这种TRA会导致玻璃收缩或膨胀，玻璃应变度由在制造商那里进行初始热循环(C1)的过程中出现的收缩条件来控制。

注意到，许多实施方式着眼于多晶硅形成的顺序，并结合了三个热循环。如本领域普通技术人员所容易理解的，这仅仅是用于说明的目的，并且注意到可以使用热/冷循环来实现形成多晶硅以外的目的，并且可以使用3次以下或以上的循环来达到所需的目的。

图1a和1b显示了玻璃收缩对热/退火循环的依赖性的例子，显示当在LCD器件基材上形成多晶硅的过程中进行三次高温循环(C2-C4)时，所述玻璃基材收缩(以ppm计)。在玻璃基材的制造过程中，这些循环紧跟后退火循环(C1)。在图1a中存在两组温度循环。第一曲线101表示4个热循环的时间(持续时间)和温度，并称为温度1。第二曲线102表示4个热循环的时间和温度。这些时间和温度与曲线101中4个热循环的不同，称为温度2。该实施例的热循环中的差异表示标注为C3的循环。第一玻璃应变103来自温度1的时间/温度组合。第二玻璃应变104来自温度2的时间/温度组合。如图所示，温度1顺序在C3结束时出现正值玻璃应变(膨胀)105，而温度2导致负值玻璃应变(收缩)106。

为了更加清楚地说明热循环的时间和温度依赖性，图1a所示热循环C3显示为图1b中膨胀的形式。第一曲线101大致与第二曲线102处于相同的温度，但是在循环过程中随每个为这一具体循环设定的参数而降低。另一方面，第二曲线102在进行冷却顺序之前在更长的时间内保持峰值温度。也显示所述循环的最终应变，温度1循环导致出现膨胀，而温度2循环导致出现收缩。第一曲线101的基材的膨胀在C3结束时(如107所示)在约+19ppm的量级，明显大于在LCD应用中所能接受的值。在C3循环终止时，收缩108在约-10ppm的量级。

图1a和1b中所示玻璃材料的一个表现是特别显著的，可以用作热加工过程中玻璃行为的模型。虽然玻璃在103和104显著收缩，但重要的是热加工(例如，显示器制造商所进行的热加工)之前和之后玻璃产生的变化。在这一实施例中，这意味着循环C1导致的收缩并不重要，而C2、C3或C4中任一个导致的收缩是重要的。研究发现在具体温度下保持玻璃处于“保持”状态时，玻璃中的弛豫使处于可接受水平内的收缩/膨胀处于稳定的水平。在图1a所示实施方式中，玻璃在105和106(各自分别为膨胀和收缩)达到应变水平。玻璃材料的时间依赖性提供用于在一定时间和温度上模型化所述材料的参数，以优化玻璃应变，在优化情况下，所述最终玻璃应变(例如，在105和106)处于所需的规格内。重复图1a和1b所示实施例，但是在图3a和3b以及图4a和4b中分别用虚拟温度代替应变来绘图。

如从图1a和1b所示工艺顺序可以理解的，所述工艺顺序的时间和温度会影响最终玻璃应变。为确定各组工艺参数(例如，时间和温度)的补偿函数，从而确定补偿函数的最小值并由此确定玻璃应变的方法提供了一个实施方式。随着本说明书的展开可以更清楚地看到，较好使用计算机或微型计算机以重复的方式确定这些补偿函数。例如，示例性实施方式结合了多晶硅形成中热循环的各种虚拟温度的细节，并重复确定一个或多个热循环的参数是如何改变，以大致优化玻璃在指定水平上出现的膨胀或收缩。这种模型化方法通过各种实施方式来说明。

在用重复方法来大致将玻璃的膨胀或收缩控制在指定水平内的过程中，补偿函数定义为结合了针对容许的温度变化、加热和冷却速度、“保持时间”以及各热循环各步骤的持续时间的限制。这种限制可以通过多晶(例如，多晶硅)形成技术或在玻璃制造过程中的退火顺序或两者组合来规定。所述示例方法涉及进行模拟的退火顺序，它通过重复改变时间、温度以及加热/冷却速度中的一个或多个输入参数来确定玻璃的膨胀或收缩(尤其是在形成多晶过程中)。

补偿函数在模拟退火步骤或者其它重复全局优化步骤中最小化，其中，各种变化参数(例如，温度和时间)以受控的方式进行变化。从模拟退火来看，对制造过程中在一定程度上改变后退火以及改变多晶硅形成工艺的影响可以进行分析，以确定对这些可变参数作出的任何改变是否会将玻璃应变降低到指定的范围内。第二个目的是选择就成本、时间、工艺稳定性或其它考虑事项而言更加便利的可变参数值(例如工艺条件)。而且，随着重复进行各计算，计算各相关的补偿函数，来确定选择的顺序是否比之前的选择更加有利。最后，若在计算工艺顺序的过程中，补偿函数达到最小值，所述重复计算将检索补偿函数的全局最小值，来优化玻璃的膨胀或收缩。

已知某些重复的最小化工艺/方法，并且它们可以应用到全局优化方法的检索。一个示例方法是模拟退火技术，如“Global Optimization of Statistical Functionswith Simulated Annealing”，Goffe，Ferrier and Rogers，Journal of Econometrics，第60卷，No.1/2，1月/2月，1994，ppC65-100所述。这一参考文献所公开的内容参考引用于本文中。用容易获得的Fortran程序“simann.f”来完成模拟退火的方法。

要使所选全局优化方法有效，上述补偿函数必须能返回各选择工艺参数的值。通常，这些参数是玻璃制造商进行的任一预处理的温度和热循环及其它工艺循环的持续时间，或者是玻璃消费者在使用玻璃的多晶硅工艺过程中的时间和温度。所述全局最小值可以通过实施方式的方法(如模拟退火)自动找到。这提供了与那些所选参数的限度(如允许的最长持续时间或最高温度)一致以及与所选补偿函数定义一致的最佳可能工艺参数系列。

结合以下所述另一示例性实施方式说明了优化多晶硅形成顺序来使玻璃应变在指定水平上或以下的方法。需要几个虚拟的温度要素来解释某些玻璃驰豫现象，它们不同程度地依赖于玻璃材料的不同受热历程。玻璃粘度随温度的指数变化以及玻璃性质的粘度控制时间依赖性所起的作用通过衡量与相反粘度成比例的时间依赖性在实施方式中进行处理。这种时间重新衡量如“Thermal Compaction Modeling of CorningCode 7059 Fusion Drawn Glass”(Walter M.Buehl等，1991，SID InternationalSymposium，Seminar and Exhibition(1991))所述，其内容参考引用于此。

实施方式中所述方法使用以下所述常数和表达来说明指定玻璃的性质以及对应受热历程的(室温)应变。在一个实施方式中，优化玻璃的热循环可以用于使热收缩(或膨胀)最小，并控制热收缩(或膨胀)。

为了优化热循环，必须在受热历程上跟踪虚拟温度依赖性。所述玻璃(流体)的粘度η可以按照以下表达式来确定：

ln(η_L/η)＝-A-B[x/T+(1-x)/T_f](1.1)

式中，η_L是任意常数(便于处理粘度单位)，A、B和x是说明所研究的玻璃的常数，T是目前的温度，T_f是虚拟的温度。虚拟的温度要素i、T_fi的时间变化如下：

$\frac{{\mathrm{dT}}_{\mathrm{fi}}}{\mathrm{dt}}={\mathrm{\α}}_i\left({T-T}_{\mathrm{fi}}\right)\left(\frac{{\mathrm{\η}}_L}{\mathrm{\η}}\right)---\left(1.2\right)$

式中， 如上所述，α_i是模型常数，它与各虚拟温度要素变化的时间变率有关。

所述虚拟温度表示为虚拟温度要素的加权和，使用以下表达式：

$T_f=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{A}_i{T}_{\mathrm{fi}}---\left(1.3\right)$

式中，有N个不同的虚拟温度要素，各自和权重A_i有关，是模型中可调节的常数。所述权重之和必须进行归一化，以满足：

$\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{A}_i=1.---\left(1.4\right)$

最后，当已知给定热加工之前和之后的(室温)虚拟温度时，玻璃应变(通常称为收缩)可以通过线性比例来得出：

式中，β是比例常数，针对N值的α_i和A_i可以如上所述确定，以说明虚拟温度要素的驰豫行为(N通常约为5-10)，β用于将虚拟温度转化为应变。

比例常数β可以认为类似于材料的线性膨胀系数。所述线性膨胀系数是材料应变与材料的温度变化之间的比例常数。即，若温度升高一定量，那么材料以与温度变化成比例的量膨胀，并且也与其原始长度成比例。类似地，玻璃膨胀(或收缩)的量与其在虚拟温度下的变化成比例，也与其原始长度成比例。使用线性近似值来说明热膨胀的好处是大家熟知的，使用相似的线性近似值(β)的好处如Buehl参考文献所述。

除了和玻璃有关的参数，还有说明玻璃起始工艺的常数。这一说明提供了一系列数据点(时间、温度)，它表示其制造过程中玻璃的受热历程。所述虚拟温度要素(在起始时间)的起始值等于玻璃在形成过程中的最高温度。在该温度下，粘度太低，以致于时间驰豫基本上是瞬间的，或者换句话说，各虚拟温度要素变得等于实际的玻璃温度。

当玻璃温度在加工过程中降低时，所述最慢的驰豫虚拟温度要素(α_i最小的那些)将会使温度变化滞后，并且等式1.3所示综合虚拟温度不再等于玻璃温度。因此，到制得玻璃并冷却至室温时，其制造虚拟温度远高于室温，并且可以在约600-900℃。

在这种模型中，所述虚拟温度要素T_fi以及上述模型的参数完全紧跟玻璃的受热历程。即，使用一些加工历程的说明来计算T_fi，并且这些是随后任意玻璃热加工的起始值。在各种情况下，计算虚拟温度要素的时间进展，同时真实温度随时间而变，使用等式1.5计算任意给定工艺之后的收缩。

运行预示模拟或运行优化所需的仅有的剩余信息是在玻璃制造之后进行热加工步骤的(时间、温度)描述。这些步骤如上所述进行处理，虚拟温度要素的起始值总可以认为是之前工艺的终止值。

图2显示了单独选择(时间、温度)值的实施方式的预示计算，这是表示玻璃制造中受热历程(202)以及之后热加工(203)的个案。注意到，之后热加工可以包括玻璃制造中的热处理以及使用中的热循环(例如，与多晶硅结晶有关)。需要图2中所示整个工艺来预测使用加工步骤之前和之后的综合虚拟温度变化，由此预测玻璃对于单独选择热加工条件来说是否满足使用中的应变(收缩)要求。

在玻璃消费者(例如显示器制造商)的加工步骤之前和之后出现的虚拟温度值可以用在等式(1.5)中，来计算预测的玻璃应变。然后，所得应变值可用来计算在全局重复优化中对补偿函数的贡献度。因此，对于说明(时间、温度)工艺条件的所有可变参数，全局重复优化(如模拟退火)将会在约1×10³到约1×10⁶数量级上自动输入。对于这些数千到数十万的情况，可以使用图2所示实施方式的步骤来计算虚拟温度、玻璃应变和补偿函数。这种方法一个重要的部分就是以可以在计算机上自动运行并且可以用在工艺条件的全局优化背景下使用的方式大致预测应变。

在步骤201，提供一个计算机或微型计算机，并且将必需的玻璃常数A、B、x、{α_i}、{A_i}和β输入到计算机中，并储存备之后使用。所述计算机或微型计算机可以是一种本领域普通技术人员熟知的一种设备。例如，在这种计算量中可以使用个人计算机(PC)。类似地，在步骤202中输入制造玻璃过程中的受热历程，作为时间和温度的有序对。这些数据涉及玻璃的制造，并不涉及在玻璃上制造多晶层所需基材的后续加工。之后，在步骤203，所述后续受热历程(再次以时间和温度的有序对的形式)输入到计算机中。这些数据涉及玻璃制造商施加的热循环以及形成多晶技术所需的热循环。通常，这些数据是步骤203的输入值，是在全局优化过程中要被优化的主要自由度。而且，由玻璃制造商进行的热加工是优化的主要对象，前提是使用者对多晶硅加工已经限制了调节其热循环的自由度。当本文通过模拟退火或其它方法来说明全局优化时，可以用重复方法，如基于计算机的重复步骤，找到步骤203中出现的最佳时间-温度值选择。当进行全局优化时，步骤203的输入值的子集会变化，图2所述方法适用于每一个这种变化。

接着在步骤204，虚拟温度要素的起始值设定到玻璃制造过程中出现的最高温度，并且将起始时间设定为零。或者，后续步骤中所述的时间进展可以追溯到刚好在步骤203的“后续热加工”步骤最初之前的时间点。并且所得虚拟温度要素可以用作在全局优化过程中上述重复计算的输入值。在这种情况下，并不是跟随玻璃制造的虚拟温度要素的时间进展，直到刚好在后续热加工之前，而是将所述与玻璃制造有关的受热历程用所得虚拟温度要素替换。当全局优化过程中必需进行数千类似计算时这可以时计算机计算更快。从数据输入和等式1.1来看，在步骤205计算当目前温度和虚拟温度下玻璃粘度。接着，对于及时增加的步骤，在步骤206中计算虚拟温度的变化。这种计算通过等式1.2的直接应用，通过虚拟温度的微分来进行。在步骤207，更新用于热顺序的虚拟温度、温度以及时间的各种值。

若在步骤207结束时，所述时间等于循环中的最终时间，则提供有关的虚拟温度和玻璃应变，所述虚拟温度是得自等式1.3的各加权要素之和，以及来自等式1.5的应变。若所述循环未完成，则所述方法在步骤205开始。当一个循环结束时(即模拟时间达到该循环的结束时间)，所述计算及时进行，并进入下一循环，直到所有循环结束。然后，各循环开始和停止的已知时间用于选择在各循环之前和之后的综合虚拟温度，并且其差异可使用等式1.5用于计算相关的玻璃应变(收缩)。

在单独的重复方法中，设计用于限定步骤201的起始玻璃常数，步骤201的输入常数以最小平方进行调整，使模型预测的收缩对测量的收缩之间的误差最小。所测量的收缩值可以通过观察样品在进行指定热处理之前和之后在两个细划线之间长度的变化来获得。所述应变值是长度变化除以起始长度。对于给定的玻璃和指定的制造方法，这种步骤进行一次。当热加工变化时不必调整步骤201的常数，但是这些常数对不同玻璃组成和不同制造工艺(而不是不同的后续热循环)来说并不同。在这种模型定义步骤中，使用如上所述的另一优化方法，并重复应用图2，但是这时步骤201的玻璃常数会变化，而不是在步骤203的热加工过程中。在这种情况下，步骤203的热加工通过实际的实验室热循环(已经测量了应变并且可用来比较)来限定。

从图2所示的重复方法以及上述说明可知，容易确定玻璃后退火以及多晶形成技术中各热循环的各种输入常数，以获得所需的形成效果，同时将玻璃应变保持在所述水平以下。图3a-5b说明了通过模拟退火进行加工的实施例。

图3a-5b显示通过稍微延长C3循环来优化它的实施例，并强调膨胀之后收缩时显著的时间依赖性效果。图3a显示了4个热循环C1-C4。在以上用于玻璃样品第三热循环C3的的实施方式中，各种参数会变化。图3b、4b和5b显示了针对某些常数的C3循环。注意到对于0.3-3.45分钟内的C3保持时间，C4收缩很接近-8.5ppm，并随保持时间变长而稍微降低。C2当然不会受影响。

图3b显示C3循环的放大图。在C3加热循环300中，在最终退火温度时的保持时间约为0.5分钟。在这一实施例中，所述虚拟温度在右纵坐标，并且通过等式1.5进行计算，可得到玻璃应变。在本实施例中，存在显著的膨胀度。如图1a和1b所示，这是相同的膨胀实施例，表示为温度1。

在图4a中，显示了4个热循环C1-C4。图4b显示了C3热循环的放大图，并揭示通过提供约3.0分钟的保持时间来获得可接受范围的收缩(6.5ppm)。如图1a和1b所示，这是相同的收缩实施例，表示为温度2。至于图3a、3b和图4a、4b的成对实施例，我们显示了C3的保持时间，包括针对C3的最佳情况，应变为0。

最后，图5a显示了使用其它选择的参数进行的4个热循环。在图5b中以放大的视图显示了C3循环。在这种方法中，所述压缩基本上为零，保持时间为2.45分钟。

如图3a-5b所示，上述实施例方法所提供的模拟退火顺序的优势显示为根据后退火多晶形成技术的限制，这些加工循环中某些变化可以在最终产品中提供显著的好处。在计算机上试着在制造和消费中的热循环中进行调整是很有价值的，是很方便和廉价的，不必在实验室中进行试验。使用全局优化如模拟退火显示当实际制造热循环不能防止玻璃在某些消费工艺中具有过度的应变，但是对所述工艺进行微调可以恢复到可接受的应变。这种实施例如上所述，对加热时间作小变化能使玻璃从过度膨胀变为接近零膨胀或者收缩。

注意到所述实施方式能使用户从材料参数和玻璃制造以及进一步加工玻璃的实体(例如，玻璃制造商的消费者)的加工顺序来确定能否获得具体的玻璃应变，若不能，则实施方式允许制造商计算在消费工艺中出现的变化，以满足所需的玻璃应变要求。(当然，这假设排除了玻璃制造工艺的限制，且所需玻璃应变要求没有达到)。

所述实施方式已经结合示例实施例详细说明，很明显，对本发明的修改对受益于本公开内容的本领域普通技术人员来说是显而易见的。这种修改和变化在附带权利要求书的范围内。

Claims (22)

1.一种确定许多热循环的参数来获得预定玻璃应变值的方法，所述方法包括：

提供许多针对玻璃基材的输入参数和许多热循环的参数；和

提供一个计算机，它用于重复地修改许多热循环参数中的至少一个，使最终热循环结束之后所述玻璃应变不大于预定玻璃应变值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述重复修改包括提供补偿函数，它对容许的温度变化、加热和冷却速度、保持时间以及许多热循环的持续时间进行限制。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输入参数包括来自玻璃材料制造过程中受热历程的参数。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述输入参数包括来自后续热加工顺序的参数。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述输入参数包括单独选择用于制造过程中受热历程以及后续热加工的时间和温度。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述后续热加工包括在玻璃材料上形成至少一个半导体层。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预定玻璃应变值是收缩值。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述收缩的量级不超过约10ppm。

9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述收缩为0到-10ppm。

10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述玻璃应变的绝对值小于约10ppm。

11.如权利要求1所述的方法，其特征在于，许多参数约为103到106。

12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所有的参数被重复修改。

13.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参数是时间-温度对。

14.一种设定玻璃应变值的方法，所述方法包括：

提供计算机；

(a)获得一组玻璃常数；

(b)获得玻璃制造中受热历程的常数；

(c)获得一组后续热加工常数；

(d)将一组起始虚拟温度要素设定为起始温度值；

(e)在当前温度和当前虚拟温度下计算粘度值；

(f)计算针对给定即时变化的虚拟温度变化；

(g)更新包括当前温度、当前时间和当前时间的一组数据，并储存这些数据；

(h)确定步骤(g)的当前时间是否是设定的最终时间，以及若不是，则重复步骤(e)到(h)，若是则终止所述方法。

15.如权利要求14所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

i)计算补偿函数，返回到步骤(c)，并获得另一组热加工参数；和为新的热加工参数重复步骤(d)-(i)。

16.如权利要求15所述的方法，其特征在于，重复步骤(i)多达106次。

17.如权利要求15所述的方法，其特征在于，针对约103到106的受热历程参数以及热加工参数来重复步骤(i)。

18.如权利要求14所述的方法，其特征在于，将所述玻璃制造中的受热历程作为时间和温度的有序对输入到微型计算机中。

19.如权利要求14所述的方法，其特征在于，将所述后续受热历程作为时间和温度的有序对输入到计算机中。

20.如权利要求14所述的方法，其特征在于，所述起始虚拟温度设定为玻璃制造过程中出现的最高温度。

21.如权利要求14所述的方法，其特征在于，所述玻璃应变由下式得到：

式中，C是玻璃应变，β是比例常数，T_f ^之后和T_f ^之前是在热加工结束和开始时的虚拟温度。

22.如权利要求21所述的方法，其特征在于，所述结束和开始时的虚拟温度由下式得到：

$T_f=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{A}_i{T}_{\mathrm{fi}}$

式中，有N个不同的虚拟温度要素，各自和权重A_i有关，是模型中可调节的参数。

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