Автоматизированная система измерений тепловых потоков для технологических установок с высокоплотной плазмой

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ИЗМЕРЕНИЙ ТЕПЛОВЫХ ПОТОКОВ ДЛЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ УСТАНОВОК С ВЫСОКОПЛОТНОЙ ПЛАЗМОЙ

В.Н. ХАРЧЕНКО, проф. каф. физикиМГУЛ, д-р техн. наук,

Н.П. ПОЛУЭКТОВ, проф. каф. физики МГУЛ, д-р техн. наук,

И.И. УСАТОВ, асп. каф. физики МГУЛ,

Ю.П. ЦАРЬГОРОДЦЕВ, доц. каф. физики МГУЛ, канд. техн. наук

Источники высокоплотной плазмы интенсивно исследуются в течение ряда лет как технологический инструмент для осаждения наноструктурных пленок на различные поверхности и в особенности на поверхности, обладающими глубоким микро- и нанорельефом. Они создают плазму с концентрацией более 1011 см-3 в объеме нескольких литров при давлениях 1-10 мТорр. Процесс осаждения в таких установках стимулируется большими потоками ионов, что позволяет получать наноструктурные пленки с уникальными физическими свойствами (высокие адгезия, прочность, теплопроводность, износоустойчивость). Плазма таких источников является существенно неравновесной. Температура атомов и ионов порядка 0,1 эВ, а температура электронов 1-5 эВ. К таким источникам относятся магнетрон с полым катодом, геликон, СВЧ-ЭЦР - разряд и некоторые другие [1].

Тонкие пленки проявляют широкое разнообразие микроструктур, которое заключается в размере зерен, кристаллографической ориентации, дефектах решетки, фазовом составе и морфологии поверхности. Во многих случаях процесс создания пленок происходит при температурах, которые составляют 0.2-0.3 от точки плавления данного материала. Таким образом, синтез пленок и иных наноструктур характеризуется неравновесной кинетикой [2]. Как следствие, свойства структур в процессе осаждения определяются конкурентными процессами, и кинетика роста определяется синтезом метастабильной фазы и таких структур, как нанослои. Важнейшим параметром, определяющим кинетику осаждения, является тепловой поток из плазмы на подложку, а его измерение - актуальной задачей диагностики технологической плазмы.

harchenko@mgul.ac.ru; poluekt@mgul.ac.ru

В данной статье приводится описание автоматизированной системы измерения тепловых потоков в технологических установках высокоплотной плазмы.

датчик теплового потока

Датчик теплового потока относится к классу калориметров нестационарного теплообмена (рис. 1.) [3].

Калориметрическим телом служит диск из тантала (диаметр 18, толщина 0,3 мм и масса 1,216 г) - 1, который закреплен в охранном кольце - 2 посредством г-образ-ных проволочек-растяжек из NiCr - 3. Температура диска измеряется хромель-копеле-вой термопарой - 4. И растяжки и термопара пропущены внутри трех трубок из керамики с низкой теплопроводностью - 5. Последние зафиксированы в отверстиях в охранном кольце тремя шпильками М3 длиной 5 мм со стороны плоскости крепления. Датчик закреплен на водоохлаждаемой подложке из меди. Передняя плоскость датчика закрыта полированной пластиной из нержавеющей стали с отверстием ш16, которая одновременно играет роль и диафрагмы, открывающей плазменному потоку диск-калориметр, и теплового экрана для охранного кольца и проводов. Особенности нашей конструкции состоят в следующем.

Во-первых, способ крепления калориметрического тела посредством тонких растяжек во втулках минимизирует его кон-дуктивный теплообмен с охранным кольцом. Во-вторых, применение керамических изоляторов обеспечивает гальваническую развязку калориметрического тела; в-третьих, здесь внутренние торцы керамических изоляторов и растяжки закрыты диском-калориметром от

ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 4/2012

123

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Рис. 1. Конструкция датчика теплового потока: 1 - диск-калориметр; 2 - охранное кольцо; 3 - проволочки-растяжки

плазменного потока и поэтому не запыляются в разряде, содержащем атомы и ионы металла. Как следствие, гальваническая развязка калориметрического тела от охранного кольца не нарушается в процессе эксплуатации очень длительное время.

Принцип действия нестационарного калориметра состоит в следующем

Уравнение теплового баланса на этапе нагрева калориметрического тела плазмой

С

После нагрева плазму выключают и калориметрическое тело остывает. На этом этапе уравнение теплового баланса имеет вид

c

где c(Tn) - удельная теплоемкость тела;

m, S - его масса и площадь соответственно;

e(T) - степень черноты тела;

T п - температура тела;

ТК - температура водоохлаждаемой подложки;

о - постоянная Стефана-Больцмана. Вычитая из первой формулы вторую и поделив на площадь, получаем расчетную формулу для определения теплового потока

q0 = S-1 •m • c

о t

.

Заметим, что на этапе охлаждения производная температуры по времени отрицательна. По экспериментальным значениям, приведенным в [4], была построена регрессионная формула для функции c(T ) зависимости удельной теплоемкости тантала от температуры. С высокой степенью точности (R = 0.999) теплоемкость может быть представлена полиномом

с(Тп) = (р / m)-(19,87 + 0,03 Т п - 4,84^0-5Т п2 +

П + 3,60^10-8Т3 - 9,60-10-12Т 4) П

в диапазоне температур АТ=(250 - 1000) К. Здесь р=0,181 кг/моль - молярная масса тантала, из которого изготовлено калориметрическое тело.

Таким образом, тепловой поток определяется из производных по времени температурного хода на этапе нагрева калориметрического тела (плазма включена) и охлаждения

124

ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 4/2012

Рис. 2. Схема термопарного усилителя с гальванической развязкой

(плазма выключена), взятых при одной и той же температуре.

Виртуальный прибор регистрации

температурного хода калориметра

Тепловые измерения в плазме имеют особенность. Она связаны с тем, что носителями тепловых потоков являются не только фотоны и нейтральные атомы, но и заряженные частицы - электроны и ионы. Датчик теплового потока, погруженный в плазму, в идеале должен быть изолированным от стенок плазменной камеры телом. В противном случае он будет сильно возмущать плазму. Изолированное тело, помещенное в плазму, приобретает плавающий потенциал, имеющий величину порядка десятка вольт. Таким образом, возникает проблема измерения достаточно малой, медленно меняющейся термо-ЭДС при синфазном потенциале (это плавающий потенциал), превышающем ее на несколько порядков.

Для проведения таких измерений был изготовлен специальный усилитель с гальванической развязкой между входом и выходом и коэффициентом усиления по постоянному току K=500 (см. рис.2).

Сигнал с усилителя подается на плату сбора данных NI PCI6221 (“National Instruments”). Интерфейс виртуального прибора регистрации температурного хода (рис.3) имеет для удобства три индикатора температуры - цифровой, «стрелочный» и графический. Для повышения отношения сигнал/шум организованы два вложенных цикла измерений. Внутри основного цикла тактирования, период которого (порядка сотен миллисекунд) можно задавать через интерфейс, работает внутренний цикл с частотой 10 кГц. Данные, полученные внутри этого цикла, усредняются, причем число проходов можно также задавать через интерфейс. Таким образом, одна точка на графике температурного хода получается в результате усреднения по нескольким измерениям внутреннего цикла. Программное обеспечение написано в среде LabVIEW 8.0.

Программа вычисления теплового потока

Интерфейс программы показан на рис.4. Для расчета теплового потока выполняется следующая последовательность действий.

- Загружается файл температурного хода по диалогу открытия файла.

ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 4/2012

125

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Рис. 3. Интерфейс виртуального прибора регистрации температурного хода

Рис. 4. Интерфейс программы расчета тепловых потоков

126

ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 4/2012

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

- Производится сглаживание данных методом Савицкого-Голая [5], с одновременным вычислением первой производной температуры по времени, и вывод графиков: исходные и сглаженные данные в верхний графический индикатор, а производная - в нижний.

- Выбирается интервал температур, подлежащий дальнейшей обработке посредством двух пар взаимозависимых курсоров. Выбор можно сделать как на графике производной, так и на графике температуры. Режим работы курсоров определяется кнопкой «ручной курсор/автокурсор». В режиме «автокурсор» автоматически выбирается максимально возможный интервал температур.

- Выбранный диапазон делится на несколько температурных уровней, количество которых задается элементом управления «интервалы». Далее, на каждом температурном уровне определяются значения производных температуры по времени и вычисляется по формуле (3) тепловой поток. Для значений тепловых потоков, полученных на каждом температурном уровне, вычисляется среднее

значение и стандартное отклонение. Все значения выводятся.

Описанная в статье автоматизированная система измерения тепловых потоков была отработана, проверена и используется на двух установках высокоплотной плазмы кафедры физики МГУЛ и на плазмодинамическом ускорителе (ЛНВП МГУПИ).

Библиографический список

1. Helmersson U., Lattemann M., Bohlmark J., Ehiasarian A.P, Gudmundsson J.T. Ionized physical vapor deposition (IPVD): A review of technology and applications. Rev. // Thin Solid Films - 2006 -513, pp. 1-24.

2. Petrov I., Barna P.B., Hultman L., Greene J.E., Microstructural evolution during film growth // J. Vac. Sci. Technol. - A, Vol. 21, No. 5, Sep/Oct 2003, pp. 117-128.

3. C.Roth, S.Bornholdt, V.Zuber, A.Sonnenfeld, H.Kersten, P.Rudolf von Rohr // J. Phys. D: Appl. Phys. 44 (2011) 095201 (8pp).

4. Таблицы физических величин. Справочник. Под ред. акад. И.К. Кикоина. М., Атомиздат, 1976, 1008 с.

5. Savizky A. and Golay M.J.E. Smoothing and Differentiation of Data by Simplified Least Squares Procedures. // Analyt. Chem., v. 36, no. 8, p.16271639 (1964).

МЕТОД МОНИТОРИНГА ЛЕСОВ НА ОСНОВЕ ДИСТАНЦИОННО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ ВЫДЕЛОВ

В.Д. БУРКОВ, проф. каф. ИИС и ТПМГУЛ, д-р техн. наук, Л.В. ЛЕОНОВ, проф. каф УАП ЛПКМГУЛ, д-р техн. наук, М.В. ЧЕРЕМИСИН, асп. каф. ИИС и ТП МГУЛ,

В.С. ШАЛАЕВ, проф. МГУЛ, д-р техн. наук

Анализ текущего положения спутникового мониторинга лесов при решении острых отраслевых задач

Последние изменения в области законодательства, представленные Лесным кодексом РФ 2006 г., определили новый вид лесоучетных работ - государственную инвентаризацию лесов (ГИЛ). По закону ГИЛ выполняется силами ФГУП «Рослесинфорг» для получения актуальной оперативной информации о состоянии лесов и их биологической продуктивности, которая необходима для эф-

burkov@mgul.ac.ru

фективного управления лесной отраслью в масштабах крупных территорий (страны, региона). ГИЛ основывается на стратификации лесов и выборочных методах исследования. В настоящее время идет процесс формирования сети пунктов постоянных наблюдений за лесами по всей России для репрезентативности исследований при интерполяции результатов на обширные территории [1]. ГИЛ предполагает широкое применение методов дешифрирования космических снимков высокого разрешения (2,5 м). К одним из главных мероприятий в рамках деятельности ФГУП

ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 4/2012

127

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Лесо- устройство Лесо- устройство

'

Таксация Таксация

Лесо- устройство

' г

Таксация

Лесо-

устройство

Таксация

Сеть пунктов постоянных наблюдений за лесами Рис. 1. Качественная и количественная оценка лесов в рамках ГИЛ

«Рослесинфорг» относится лесоустройство с таксацией и проектированием лесничеств, защитных лесов и мероприятий по их защите и восстановлению. Лесоустройство - это детализация ГИЛ в масштабах лесохозяйственных организаций, в которую, в свою очередь, наряду с другими мероприятиями, входит таксация лесов.

Согласно статье 69.1 пункт 1,2 Лесного Кодекса РФ таксация лесов проводится для выявления, учета и оценки количественных и качественных характеристик лесных ресурсов. При таксации лесов, проводимой в границах лесных участков, лесничеств и лесопарков, осуществляются установление границ лесотаксационных выделов, определение преобладающих и сопутствующих древесных пород, диаметра, высоты и объема древесины, лесорастительных условий, состояния естественного возобновления древесных пород и подлеска, а также других характеристик лесных ресурсов. Из изложенного следует, что лесотаксационные выделы - это первичные лесохозяйственные учетные единицы, которые характеризуются таксационным описанием лесного квартала. Относительная однородность по качественным и количественным показателям произрастающей растительности в границах выдела обуславливает проведение на всей его площади одних и тех же мероприятий по использованию, охране, защите и восстановлению лесов.

Лесоустроительные работы сочетают методы дистанционного зондирования и полевые измерения, снижая тем самым оперативность представленных результатов. Этот вид работ, согласно [2], закладывает сеть пунктов постоянных наблюдений за лесами по всей стране, создавая опору для оперативной и точной ГИЛ. Принципы принятого на сегодня подхода по учету лесов в части оценки их качественных и количественных показателей отражены на рис. 1.

При оценке таксационных показателей леса определяют следующие параметры выдела: площадь выдела (га), высота деревьев (м), преобладающая порода ( %), возраст (год), диаметр (см), запас (м3), прирост (ед. изм./пер.врем.). Измерения этих показателей проводят по ярусам леса.

Практика применения информации высокодетальных космических снимков в лесоустройстве аналогична использованию аэрофотоснимков. Главными методами дешифрирования выступают экспертные оценки по прямым или косвенным признакам на снимках леса. Методы автоматического дешифрирования не распространены, и их применение в отрасли остается открытым на сегодня. Более подробно с требованиями по точности измерения показателей можно ознакомиться в «Лесоустроительной инструкции» от 6.02.2008 г.

Из анализа многочисленных отечественных и зарубежных публикаций можно

128

ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 4/2012

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Таблица 1

Основные физико-математические методы исследования лесов на основе данных ДЗЗ

Методы исследования Определение породного состава леса, выявление повреждений (вырубок, гарей), лесных пожаров, определение экологического состояния Оценка биофизических параметров растительности Определение лесотаксационных показателей

Спектральный анализ на основе вегетационных индексов и без + + +

Теория распознавания образов +

Кластерный анализ (автоматизация алгоритмов классификации) +

Теория переноса электромагнитного излучения в растительном пологе +

Искусственные нейронные сети + +

Теория вероятности и математической статистики + + +

сделать вывод о том, что автоматические методы ДЗЗ в лесотаксации применяются в основном для определения породного состава насаждений, незаконных рубок, повреждений растительности пожарами и вредоносными насекомыми [3-6]. Обобщенно можно констатировать, что основные методы дешифрирования спутниковых снимков для нужд лесотаксации основываются на изучении спектральных сигнатур, пространственно-морфологических признаков и текстуры леса. Отдельной строкой выделяются работы по исследованию так называемых биофизических параметров растительности: биомассы растительности (NPP/GPP), индекса листовой поверхности (LAI), доли поглощенной ФАР (FPAR), концентрации хлорофилла и др. [7, 9-11]. Эти показатели напрямую не участвуют в оценке таксационных параметров леса, их основное применение связано с решением глобальных и региональных экологических задач. Лишь ознакомительно указываются предпосылки их использования при решении практических задач лесотаксации по существующим эмпирическим связям (Ко-зодеров В.И., Кондранин Т.В.). Существуют несколько работ непосредственно по оценке таксационных показателей леса методами ДЗЗ [8], однако широкого применения они не нашли ни в практике лесоустройства, ни в работах государственной инвентаризации лесов. Возможно, это обстоятельство вызвано

недостаточным количеством исследований по валидации методов с эталонными наземными лесотаксационными данными или из-за отсутствия удобного для использования предприятиями отрасли готового программного продукта.

Интересно отметить, что существуют различия в теоретических подходах при решении представленных задач. Вопросы классификации растительности и выявления изменений полога, главным образом, подкреплены теорией распознавания образов, кластерным и спектральным анализом, нейросетевыми технологиями. Оценка же биофизических параметров основана на математическом моделировании физических процессов, теории переноса электромагнитного излучения в растительном пологе. Общими для всех выступают методы спектрального анализа, теории вероятности и математической статистики.

Основные физико-математические методы исследования лесов на основе данных ДЗЗ можно отразить в табл. 1, не исключая возможности ее дополнения или более подробного разбиения на составляющие.

Метод мониторинга лесов на основе дистанционно-ориентированных выделов (дОВ). Модель формирования дОВ

Текущее состояние тематической обработки дистанционных данных лесов во многом определяется разработкой и валидацией

ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 4/2012

129