《炬丰科技-半导体工艺》高性能单片清洗系统

当前的批量清洗系统无法满足28nm以下的清洁规范,而单片清洗系统则存在化学物质消耗大、环境污染的问题。ACM的Ultra-C清洗系统通过间歇式SPM技术,在满足28nm技术规格的同时,减少了80%以上的SPM化学成分使用,实现了环保和性能的双重提升。这种创新方法结合了批量和单片清洗的优点,降低了对环境的影响。

书籍:《炬丰科技-半导体工艺》

文章:高性能单片清洗系统

编号:JFKJ-21-185

作者:炬丰科技

  批次SPM清洗不符合当前的清洁规范,以及单晶片清洗替代方案对环境造成严重破坏。 为了解决这个难题,ACM开发了Ultra-C作为植入后、cmp后和蚀刻后清洁的环保选择。 收集的数据演示了Ultra-C Tahoe如何满足28nm的要求,同时节省超过80%的SPM 

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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