1.一种用于控制等离子体反应器的处理状态的方法，其包括：
使用所述等离子体反应器的调节按钮的设置启动所述等离子体反应器中的衬底的处理，所述设置被逼近以实现所期望的处理状态值；
在所述衬底的所述处理期间从所述等离子体反应器接收多个数据流，所述多个数据流用于识别当前的处理状态值；
生成补偿矢量，该补偿矢量识别所述当前的处理状态值与所述所期望的处理状态值之间的差异；
将所述补偿矢量转换为对所述调节按钮的所述设置的调整；以及
将所述调整应用于所述等离子体反应器的所述调节按钮。
2.根据权利要求1所述的方法，其还包括，
在所述衬底的所述处理期间继续从所述等离子体反应器接收所述多个数据流，以产生对所述调节按钮的所述设置的所述调整，从而帮助将所述当前的处理状态值移向所期望的处理状态值。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述所期望的处理状态和所述当前的处理状态在虚拟空间中定义，所述虚拟空间描述在所述等离子体反应器的处理体积内感测到的等离子体条件的物理状态，所述等离子体条件包括针对特定的反应器壁表面条件的在所述衬底的平面处的成组的离子、电子和中性粒子通量。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述补偿矢量识别在所述虚拟空间中的所述所期望的处理状态值与所述所期望的处理状态值之间的差异，并且所述补偿矢量的所述转换将对所述按钮的所述设置的所述调整识别为具有识别的物理调整的成组的识别的物理按钮，其中所述等离子体反应器的控制器被配置为处理程序指令，所述程序指令导致对所述按钮的所述设置的所述调整。
5.根据权利要求2所述的方法，其中，多变量处理被配置为识别所述当前的处理状态值与所述所期望的处理状态值之间的差异，并且还包括，
至少部分地基于从所述衬底的所述处理的蚀刻速率性能或监测晶片性能中的一者或两者接收的验证反馈，处理机器学习以对所述所期望的处理状态值进行调整以产生经调整的所期望的处理状态值。
6.根据权利要求1所述的方法，其中针对特定等离子体反应器和特定工艺配方识别所述衬底的所述处理，
其中每个特定的工艺配方和每个特定的等离子体反应器具有相关的模型，该模型包括用于调节按钮的设置和所期望的处理状态值，该模型从模型数据库访问。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，当使用来自所述模型数据库的模型时，机器学习过程对所述模型的所述调节按钮的所述设置进行调整，以改进对所述特定等离子体反应器的设置，从而实现所述所期望的处理状态值。
8.根据权利要求7所述的方法，其还包括，
基于所述机器学习所进行的所述调整更新所述模型数据库中的所述模型。
9.根据权利要求5所述的方法，其中所述机器学习使用所述等离子体反应器的所述传感器的灵敏度数据作为输入，使得所产生的所述补偿矢量包括基于灵敏度数据调制的调整。
10.根据权利要求1所述的方法，其还包括，
访问针对所述等离子体反应器的类型和将用于在所述等离子体反应器中所述衬底的所述处理的工艺的类型的模型数据库；
从所述模型数据识别模型，该模型包括等离子体反应器的调节按钮的所述设置，所述设置被逼近以实现所期望的处理状态值。
11.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个数据流是从与所述等离子体反应器接口或与连通所述等离子体反应器的控制器接口的传感器接收的，其中所述传感器包括光发射光谱学(OES)传感器、干涉测量仪、压力传感器、电压传感器、电流传感器、温度传感器、流率传感器、频率传感器、功率传感器、计量传感器、以及它们中的两种或更多种的组合中的一者或多者。
12.根据权利要求1所述的方法，其中所述调节按钮涉及与所述等离子体反应器接口的控制，所述控制包括用于调整气体流量计的控制、用于调整功率设置的控制、用于调整温度设置的控制、用于调整所述等离子体反应器的顶部电极和底部电极之间的物理间隙分离的控制、用于调整静电卡盘(ESC)温度或操作的控制、用于调整偏置功率设置的控制、用于设置室压力的控制、用于设置一个或多个射频发生器的频率的控制、用于设置特定配方操作的运行时间的控制、用于设置真空的泵送速率的控制、用于设置气流的持续时间的控制、用于设置监测算法的控制、触发内窥镜检查的控制、用于设置或确定清洁操作之间的间隔的控制或它们中的两种或更多种的组合中的一者或多者。
13.一种用于控制等离子体反应器的处理状态的方法，其包括：
使用所述等离子体反应器的调节按钮的设置启动所述等离子体反应器中的陈化处理衬底的处理，所述设置被逼近以实现所期望的处理状态值；
在所述陈化处理衬底的所述处理期间从所述等离子体反应器接收多个数据流，所述多个数据流用于识别当前的处理状态值；
继续在所述等离子体反应器中处理所述陈化处理衬底或另外的陈化处理衬底，直到所述当前的处理状态值在所述所期望的处理状态值的预定阈值内；
生成补偿矢量，该补偿矢量识别所述所期望的处理状态值与所述所期望的处理状态值之间的差异；
将所述补偿矢量转换为对所述调节按钮的所述设置的调整；
将所述调整应用于所述等离子体反应器的所述调节按钮；以及
当对所述调节按钮的所述调整使等离子体反应器处于基本上产生所述所期望的处理状态值的状态时，将所述等离子体反应器识别为准备好处理生产衬底。
14.根据权利要求13所述的方法，其中所述所期望的处理状态和所述当前的处理状态在虚拟空间中定义，所述虚拟空间描述在所述等离子体反应器的处理体积内感测到的等离子体条件的物理状态，所述等离子体条件包括针对所检测的反应器壁表面条件的在所述衬底的平面处的成组的离子、电子和中性粒子通量。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，所述补偿矢量识别所述虚拟空间中的所述所期望的处理状态值与所述所期望的处理状态值之间的差异，并且所述补偿矢量的所述转换将对所述按钮的所述设置的所述调整识别为具有识别的物理调整的成组的识别的物理按钮，其中所述等离子体反应器的控制器被配置为处理程序指令，所述程序指令导致对所述按钮的所述设置的所述调整。
16.根据权利要求13所述的方法，其还包括：
使用在所述衬底的陈化处理期间所设定的所述等离子体反应器的调节按钮的设置启动所述等离子体反应器中的生产衬底的处理，所述设置被逼近以实现所期望的处理状态值；
在所述生产衬底的所述处理期间从所述等离子体反应器接收多个数据流，所述多个数据流用于识别当前的处理状态值；
生成补偿矢量，该补偿矢量识别所述当前的处理状态值与所述所期望的处理状态值之间的差异；
将所述补偿矢量转换为对所述调节按钮的所述设置的调整；
将所述调整应用于所述等离子体反应器的所述调节按钮以随时间的推移补偿由所述等离子体反应器进行的处理中的漂移。
17.一种用于控制等离子体工艺的处理状态的系统，其包括：
具有多个调节按钮的等离子体反应器，所述调节按钮用于对所述等离子体反应器的操作条件进行设置；
所述等离子体反应器的多个传感器，所述多个传感器中的每一个被配置为在用于执行所述等离子体工艺的所述等离子体反应器的操作期间产生信息数据流；
所述等离子体反应器的控制器被配置为执行多变量处理，所述多变量处理被配置为将所期望的处理状态值用作输入并且识别当前等离子体处理值，所述所期望的处理状态值定义在所述等离子体反应器的处理环境内的预期的可测量条件，所述多变量处理使用机器学习引擎，所述机器学习引擎接收，
所述所期望的处理状态值；
在所述等离子体工艺的处理期间来自多个传感器的数据流；
与针对调节按钮的补偿的传感器信号相关的灵敏度数据；
由现象学模型使用的反应器壁表面动力学特性，所述现象学模型根据由所述等离子体反应器的所述多个传感器产生的所述数据流定义所述处理环境内的等离子体动力学特性；
所述机器学习引擎被配置为识别用于产生补偿矢量的当前的处理状态值，该补偿矢量定义所述所期望的处理状态值与所述当前的处理状态值之间的差异；
所述控制器还被配置为执行补偿处理操作，所述补偿处理操作将根据在所述处理环境内的测得的条件表示的所述补偿矢量转换为所述等离子体反应器的所述调节按钮中的特定的一个或多个的变化，该控制器被配置为指示所述等离子体反应器的所述调节按钮的变化引起所述反应器的所述处理环境的所述可测量的条件的变化。
18.根据权利要求17所述的系统，其中所述机器学习引擎被配置为周期性地接收关于蚀刻速率测量或监测晶片测量中的一者或两者的测得的衬底性能数据，所述测得的衬底性能数据用于对所述所期望的处理状态值进行调整，这又导致对所述调节按钮中的所述一个或多个的所述补偿矢量以及所得到的变化的调整。
19.根据权利要求18所述的系统，其中所述机器学习引擎被配置为利用从蚀刻速率测量或监测晶片测量中的一者或两者获得的实际数据来执行所述当前的处理状态值的验证。
20.根据权利要求17所述的系统，其中，所述系统被配置为在一个或多个操作阶段中执行，其中一个操作阶段包括，
在使用非生产衬底的等离子体反应器陈化处理阶段期间，所述等离子体反应器陈化处理阶段由所述控制器通过以下方式监测：执行所述多变量处理以识别所述当前的处理状态值何时在能够调节所述调节按钮以将所述等离子体反应器放置于准备好用于处理生产衬底并且能够中断所述等离子体反应器的陈化处理阶段的状态的界限内。
21.根据权利要求17所述的系统，其中，所述系统被配置为在一个或多个操作阶段中执行，其中一个操作阶段包括，
在使用生产衬底的生产阶段期间，所述控制器执行所述多变量处理以识别所述当前的处理状态值何时在能够调节所述调节按钮以补偿所述等离子体工艺中的漂移的界限内，在所述生产阶段期间对于漂移的所述补偿发生多次，所述调节按钮中的所述调整被计算为使所述处理环境更接近由所述多个传感器测得的所述所期望的处理状态值。
22.一种用于控制等离子体工艺的处理状态的系统，其包括：
具有多个调节按钮的等离子体反应器，所述调节按钮用于对所述等离子体反应器的操作条件进行设置；
所述等离子体反应器的多个传感器，所述多个传感器中的每一个被配置为在用于执行所述等离子体工艺的所述等离子体反应器的操作期间产生信息数据流；
所述等离子体反应器的控制器被配置为执行多变量处理，该多变量处理被配置为将所期望的处理状态值用作输入并识别当前等离子体处理值，所述所期望的处理状态值定义在所述等离子体反应器的处理环境内的预期的可测量条件，所述多变量处理使用机器学习引擎，所述机器学习引擎接收，
所述所期望的处理状态值；
在所述等离子体工艺的处理期间来自所述多个传感器的数据流；
与针对调节按钮的补偿的传感器信号相关的灵敏度数据；
所述机器学习引擎被配置为识别用于产生补偿矢量的当前的处理状态值，所述补偿矢量定义所述所期望的处理状态值与所述当前的处理状态值之间的差异；
所述控制器还被配置为执行补偿处理操作，所述补偿处理操作将根据在所述处理环境内的测得的条件表示的所述补偿矢量转换为所述等离子体反应器的所述调节按钮中的特定的一个或多个的变化，该控制器被配置为指示所述等离子体反应器的所述调节按钮中的一个或多个的变化引起所述反应器的所述反应器的所述处理环境的所述可测量的条件的变化。
23.根据权利要求22所述的系统，其中所述机器学习引擎被配置为周期性地接收关于蚀刻速率测量或监测晶片测量中的一者或两者的测得的衬底性能数据，所述测得的衬底性能数据是从检查由所述等离子体反应器处理的一个或多个衬底的计量工具接收的。