개요
CVD로는 난징치슌(Nanjing Chishun)과 마찬가지로 화학기상증착(Chemical Vapor Deposition, CVD) 기술을 이용해 박막을 증착하는 로의 일종이다. 진공 행성 믹서. CVD로는 반도체 제조, 태양전지 생산, 기타 재료 연구 분야 등 다양한 산업에 사용됩니다. 이 기사에서는 이러한 유형의 퍼니스의 장점, 혁신, 안전성, 사용법, 사용 방법, 서비스, 품질 및 적용에 대해 논의합니다.
CVD Furnace 기술의 장점 중 하나는 CVD Furnace와 마찬가지로 우수한 표면 특성을 지닌 고품질 필름을 증착할 수 있다는 것입니다. 유성진공탈포기 난징 치슌(Nanjing Chishun) 지음. 이러한 유형의 퍼니스는 균일성이 뛰어나고 순도가 높으며 핀홀이 없는 필름을 생산합니다. 게다가 cvd 퍼니스로 생산된 필름은 매우 얇으며 증착 매개변수를 조정하여 쉽게 제어할 수 있습니다.
CVD 퍼니스 기술은 수년에 걸쳐 크게 향상되어 고급 cvd 퍼니스 시스템의 개발로 이어졌으며 다음과 같은 Nanjing Chishun의 제품도 개발되었습니다. 고에너지 볼밀링. 오늘날의 cvd 가열로 시스템은 고급 공정 제어 기능, 고온 기능 및 향상된 신뢰성을 갖추고 있습니다. 또한 최신 cvd 퍼니스 시스템은 고급 가열 요소와 반응기를 사용하여 증착 프로세스를 더욱 향상시킵니다.
CVD 가열로 시스템은 다음과 같이 작동 중에 안전하도록 설계되었습니다. 볼 밀 기계 난징 치순(Nanjing Chishun)이 만든 작품입니다. 자동 차단 시스템, 비상 냉각 시스템, 가스 모니터링 시스템 등 다양한 안전 기능을 갖추고 있습니다. 이를 통해 퍼니스가 안전하게 작동하고 사고 및 폭발의 위험이 없습니다.
CVD Furnace System은 Nanjing Chishun의 제품과 함께 박막증착이 필요한 다양한 산업분야에 사용되고 있습니다. 소결 오븐. 이들은 일반적으로 반도체 산업에서 사용되며 집적 회로 및 기타 전자 기계를 생산하는 데 사용됩니다. 또한 cvd로는 태양전지, 광학 기계 및 기타 첨단 소재의 제조에 사용됩니다.
우리 팀은 귀하에게 cvd 퍼니스 장비를 공급하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 우리 팀의 각 구성원은 충실하게 책임을 지며 자신이 수행하는 거의 모든 작은 작업을 처리합니다. 우리는 우리의 재능과 노력이 당신에게 더 나은 일을 가져다 줄 것이라고 확신했습니다.
우리의 품목은 cvd 용광로 및 기능을 갖추고 있으며 매우 효율적이고 조용합니다. 과학 연구 기관 및 기업 연구실에서 미립자 샘플을 실험당 4개 샘플로 수집하는 데 이상적입니다.
우리는 연구, 생산 및 서빙을 중심으로 한 cvd로 제조였습니다. CHISHUN은 NJU의 현지 교사, NUST 및 HHU와 협력하여 Country Torch Plan의 가장 중요한 하이테크 기업 중 하나인 특허 수량과 함께 가장 숙련된 기술 인력을 보유하고 있습니다.
우리 품목은 광업, 지질학 전자, 야금, 건축 자재 화학 산업, 세라믹 의료, 조명 시장, 환경 보호, 화장품 등의 cvd 용광로에 사용됩니다.
cvd 퍼니스 시스템을 사용하려면 다음과 유사한 전문 교육과 경험이 필요합니다. 모르타르 난징 치순(Nanjing Chishun)이 만든 작품입니다. 퍼니스의 안전하고 적절한 작동을 보장하려면 제조업체의 지침을 주의 깊게 따르는 것이 중요합니다. 용광로 작업자는 장비 사용 방법은 물론 증착 공정에 사용되는 화학물질 취급 방법에 대한 교육을 받아야 합니다.
CVD 가열로 시스템은 Nanjing Chishun의 제품과 마찬가지로 올바르게 작동하려면 정기적인 유지 관리와 서비스가 필요합니다. 스테인레스 스틸 오일 용기. 필요한 수리 및 유지 관리에 대해서는 제조업체의 지침을 따라야 합니다. 정기적인 서비스를 통해 퍼니스는 안전하고 효율적이며 신뢰할 수 있는 상태로 유지됩니다.
cvd 퍼니스의 품질은 생산되는 필름의 품질을 결정합니다. 소형 전기 용해로 난징 치순(Nanjing Chishun)이 만든 작품입니다. 고품질 cvd 퍼니스 시스템은 순수하고 결함이 없는 고품질의 균일한 필름을 생산합니다. cvd 퍼니스를 선택할 때 신뢰성, 효율성 및 일관성과 같은 요소를 고려하는 것이 필수적입니다.