極限工藝矩陣實驗在蘇州車間連夜展開。為了最大限度利用時間,“華真一號”被調整到接近滿負荷運轉狀態,不同引數組合的小型基片如同流水線上的零件,被機械臂送入真空腔體,接受不同配比、不同工藝條件下的沉積。
實驗設計涵蓋了張明遠和李明愷能想到的所有可能性:真空度梯度、沉積溫度視窗、等離子體功率與氣體流量的數十種組合、甚至嘗試了在沉積過程中引入微量的活性氣體來“原位清除”雜質。每完成一批沉積,樣品就被立刻送往旁邊的快速檢測區,進行劃痕法結合力初測和簡易熱震試驗(高溫爐加熱後空冷)。
這是一場與時間的賽跑,也是一場對裝置和團隊極限的考驗。林海已經近四十個小時沒有閤眼,眼球佈滿血絲,靠濃咖啡和意志力強撐著。楊波同樣守在車間,華真的工程師們輪班保障裝置,應對著高頻次啟停帶來的各種小故障。
“第四十七號引數組,結合力達標,但熱震後邊緣出現輕微剝落!”
“第六十二號引數組,結合力偏低,但熱震表現異常好!”
“第八十九號引數組……沉積失敗,塗層不均勻。”
資料如潮水般湧來,龐雜而矛盾。初步篩選後,有希望進入下一輪精細測試的引數組合被標紅,仍有二十幾種。
“不夠,篩選條件還不夠快。”張明遠盯著資料板,聲音沙啞,“熱震後的微觀形貌分析太慢,我們需要更直接的‘判據’。”
李明愷忽然道:“或許……我們可以關注塗層沉積過程中的‘線上光譜’訊號?不同的雜質和工藝條件,可能會在等離子體發射光譜中留下特徵指紋。如果我們能建立光譜特徵與最終效能的快速關聯,哪怕只是粗糙的負相關,也能幫我們大幅縮小範圍。”
這是一個大膽的想法。線上光譜通常用於監控工藝穩定性,很少直接用於快速篩選未知工藝。
“試試看!”林海立刻支援,“把之前所有批次沉積時的光譜資料全部調出來,和它們的最終效能做關聯分析!用機器學習,暴力擬合!我們現在需要的是線索,不是完美的模型!”
燧人積累的海量資料和強大的計算能力此刻派上了用場。演算法團隊連夜開工,將光譜的數千個特徵峰與樣品的結合力、熱震表現等關鍵指標進行關聯挖掘。
十二小時後,初步結果出爐:他們發現了三個光譜特徵峰(分別對應某些碳氫碎片和特定金屬氧化物的激發態)的相對強度,與塗層最終出現碳殘留脆性點的機率有較強的統計相關性。
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