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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利半导体器件热退火工艺优化方法、电阻预测方法及其系统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：CN120197530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510686170.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权半导体器件热退火工艺优化方法、电阻预测方法及其系统是由李海川;綦殿禹;任堃;高大为设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本半导体器件热退火工艺优化方法、电阻预测方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种半导体器件热退火工艺优化方法、电阻预测方法及其系统。本发明通过匹配偏差最小化动态修正热预算模型中的修正指数和激活率模型中的基准热预算参数，使模型能够自适应不同热退火条件。通过修正激活率与目标值的实时比对，可直接调整热退火工艺参数。最后通过融合物理模型（修正热预算模型和修正激活率模型）与数据驱动方法实现电阻预测，显著减少了传统纯物理仿真的计算复杂度与时间成本，克服了传统机器学习模型对大规模数据集的依赖，解决了传统方法在效率、成本、精度与泛化性方面的瓶颈，为先进半导体制造提供了高效、低成本、高可靠的工艺优化与性能预测方案。

本发明授权半导体器件热退火工艺优化方法、电阻预测方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种半导体器件热退火工艺优化方法，所述半导体器件基于硅基掺杂半导体，其特征在于，所述方法包括： 获取多对数据，每对数据来自相同掺杂条件、不同热退火条件下的两个半导体器件，其包括两组带标签的热退火工艺数据，每组热退火工艺数据包括掺杂条件、热退火条件，所述标签为当前热退火工艺下的半导体器件电阻阻值； 针对每对数据，将两组热退火工艺数据分别输入至热预算模型，得到两个热退火热预算值；将两个热退火热预算值分别输入到激活率模型，得到两个掺杂杂质激活率；根据两个掺杂杂质激活率以及各自对应的半导体器件电阻阻值，计算得到掺杂杂质激活率与半导体器件电阻阻值的匹配偏差；将各对数据的匹配偏差累加，得到总匹配偏差； 寻找一组热预算模型的修正指数、激活率模型的基准热预算参数，以使总匹配偏差值最小； 将寻找到的修正指数、特征热预算参数分别带入热预算模型、激活率模型，得到修正热预算模型、修正激活率模型； 将实时获取的热退火工艺数据输入至修正热预算模型，得到热退火修正热预算值；将热退火修正热预算值输入至修正激活率模型，得到掺杂杂质修正激活率；根据掺杂杂质修正激活率与目标值的比对结果进行半导体器件的热退火工艺优化。

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