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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利直拉硅单晶生长过程的硅熔体流速预测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：CN115935812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202211500186.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权直拉硅单晶生长过程的硅熔体流速预测方法是由刘丁;穆凌霞;史书砚;黄伟超;霍志然设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本直拉硅单晶生长过程的硅熔体流速预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种直拉硅单晶生长过程的硅熔体流速预测方法，首先建立直拉硅单晶生长过程中的硅熔体二维轴对称旋转模型，并设定该流体模型的边界条件；然后构建空间因数物理信息神经网络；最后利用空间因数物理信息神经网络对直拉硅单晶生长过程中的硅熔体二维轴对称旋转模型进行求解，最终得到硅熔体流速的预测结果。本发明解决了现有技术中存在的硅单晶生长过程中硅熔体流速无法实时预测的问题。

本发明授权直拉硅单晶生长过程的硅熔体流速预测方法在权利要求书中公布了：1.直拉硅单晶生长过程的硅熔体流速预测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施： 步骤1、建立直拉硅单晶生长过程中的硅熔体二维轴对称旋转模型，并设定该流体模型的边界条件； 所述步骤1具体如下： 步骤1.1、构建包含连续性方程与动量方程的硅熔体流体模型； 步骤1.2、建立柱坐标下的硅熔体流体模型； 步骤1.3、构建硅熔体二维轴对称旋转模型的边界条件； 步骤2、构建空间因数物理信息神经网络； 所述步骤2包括如下步骤： 步骤2.1、构建物理信息神经网络： 物理信息神经网络的损失函数包含两个部分：边界点损失、配置点损失，边界点是模拟域边界的采样点，需要满足边界条件；配置点是模拟域内部的采样点，需要满足模型对应的偏微分方程，具体如下： 14 15 16 式中，表示边界点的数量，表示配置点的数量，表示网络对第个边界点的输出值，表示第个边界点对应的真实值，表示网络对第个配置点的输出值，表示偏微分方程组中第个方程的误差； 步骤2.2、空间因数物理信息神经网络： 空间因数物理信息神经网络的损失函数由边界点损失、配置点损失两部分组成，在训练过程中，为了使边界点损失与配置点损失相对平衡，当边界点损失达到设定目标值时，加强对配置点损失的优化，因此空间参数物理信息神经网络的损失函数式14~16改进为 22 23 24 式中为边界损失的阈值，为开关函数，满足： 25； 步骤3、所述步骤2中的利用空间因数物理信息神经网络对所述步骤1中的直拉硅单晶生长过程中的硅熔体二维轴对称旋转模型进行求解，最终得到硅熔体流速的预测结果。

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