【大数据-算法-格子Boltzmann法和离散元省略合算法及其在化学机械抛光中】
本文着重探讨了在大数据分析背景下，如何运用特定的算法来解决复杂科学问题，特别是针对化学机械抛光（Chemical Mechanical Polishing，简称CMP）这一领域。格子Boltzmann法（Lattice Boltzmann Method，LBM）和离散元法（Discrete Element Method，DEM）是两种常用的数值模拟工具，它们在处理多相流问题时具有较高的精确度和效率。
格子Boltzmann法是一种基于统计物理的数值模拟方法，用于模拟流体动力学行为。它通过简化Boltzmann方程，在格子上进行离散化，从而求解流体流动问题。这种方法在处理复杂边界条件和非平衡态流体问题时具有优势，尤其适合于模拟流体与固体界面的相互作用。
离散元法则是用来模拟颗粒系统的动力学行为，如颗粒间的碰撞、滚动、滑移等。在处理颗粒与流体相互作用的两相流问题时，DEM能够准确地模拟颗粒的运动轨迹和碰撞效应。
在化学机械抛光过程中，颗粒（如磨粒）与流体（抛光液）的交互作用至关重要。本文利用DEMLBM耦合方法，将固相颗粒视为离散单元，流体相则用LBM来模拟。通过这种方式，可以同时考虑颗粒的动态行为和流体的流动特性，以及两者之间的相互作用。
1. 建立了基于LBM和DEM的两相流模型，开发了相应的计算程序，为后续的模拟分析提供了基础工具。
2. 利用LBM建立了CMP过程中的润滑模型，研究了抛光过程中晶片表面的压力分布，揭示了转速和抛光液粘性对压力的影响。这有助于优化抛光工艺，以获得更均匀的抛光效果。
3. 通过DEMLBM耦合模拟，分析了CMP过程中的流场流线形态，考察了抛光机运动参数如何影响硅片表面的磨粒分布，从而对抛光机的工作参数进行了定性分析，进一步理解材料去除的机理。
大数据算法的应用，特别是格子Boltzmann法和离散元法的耦合，为深入理解化学机械抛光中的物理现象提供了有力工具。这种方法不仅能够揭示颗粒与流体相互作用的细节，还能够为优化抛光工艺提供理论依据，对于提升半导体制造工艺的质量和效率具有重要意义。
