高等级半导体洁净厂房空调气流组织优化与温湿度精准控制研究

摘要：高等级半导体洁净厂房是先进制程芯片生产的核心载体，其空调系统的运行性能直接决定了生产环境的稳定性，进而影响产品良率与制造成本。本研究围绕高等级洁净厂房对气流均匀性、洁净度保持、温湿度高精度控制的多重需求，针对现有系统普遍存在的气流分布不均、扰动响应滞后、能耗居高不下等痛点，从气流组织形态优化与控制策略升级两个维度展开系统研究。通过构建适配高洁净等级要求的新型送风回风布局，结合多源数据驱动的预测控制算法，实现温湿度波动范围的收窄与气流死角的消除，同时降低空调系统的运行能耗。

关键词：半导体洁净厂房；空调气流组织；温湿度精准控制

随着半导体制程工艺持续向纳米级迭代，7nm及以下先进制程对生产环境的严苛程度达到前所未有的水平，空气中微米级颗粒的存在、温湿度的微小波动都可能导致电路刻蚀偏差、光刻胶性能异常，直接造成芯片良品率下降。空调系统作为洁净厂房环境调控的核心设施，不仅需要实现高等级洁净度的持续保持，还需要应对生产过程中设备散热、人员流动、工艺排风变化等动态扰动，保障温湿度参数的高度稳定。目前行业里现有的洁净厂房空调系统大多采用传统气流组织模式和反馈控制逻辑，在面对先进制程的超高精度要求时常常出现调控精度不足的状况。

1 高等级半导体洁净厂房空调系统需求与控制难点分析

1.1 不同制程等级洁净厂房的环境参数标准

高等级半导体洁净厂房环境参数要求和制程工艺精度直接关联，不同等级生产区域对应着差异化控制指标体系，先进制程的核心生产区域，不仅要满足ISO 1级到ISO 5级洁净度要求并严格限制不同粒径悬浮颗粒浓度，温湿度参数控制精度也需达到极高水平，以此避免因温湿度波动引发材料形变、化学反应速率变化等问题。同时空调系统气流设计要兼顾微振动控制、静电消散等关联要求，防止送风气流速度过高引发设备微振动或者气流分布不均导致局部静电累积，这些多重约束条件相互耦合，使得空调系统设计与运行不能只关注单一参数达标，而需在多个指标之间找到最优平衡，为制程生产提供稳定且适配的环境基础^[1]。

1.2 现有空调系统运行的共性问题

目前现有的高等级洁净厂房空调系统在实际运行过程中普遍存在多维度性能短板，很难完全适配先进制程的具体需求，传统的气流组织模式通常采用统一送风、统一回风的布局方式，容易在设备密集区域以及厂房边角区域形成气流死角，造成局部颗粒无法及时排出且温湿度参数与设计值偏差较大，同时现有的控制体系大多采用基于反馈的调节逻辑，仅在温湿度参数出现偏差之后才触发调整动作，面对生产负荷的动态变化存在明显的滞后性，容易出现短时间的参数超标情况。为了保障洁净度与温湿度达标，很多系统采用冗余设计的思路，长期保持大风量、高制冷量运行，没有依据实际生产负荷动态调整运行参数，导致空调系统能耗占洁净厂房总能耗的比例一直居高不下，增加了芯片生产的综合成本^[2]。

2 空调气流组织优化方案设计

2.1 气流组织优化的核心原则

高等级洁净厂房气流组织优化得遵循多目标协同核心原则，以此实现洁净度保障、温湿度均匀性和节能运行的平衡，要把洁净度优先当作基础前提，气流设计需保障生产作业区域形成稳定单向流或置换流形态，防止气流乱流引发颗粒扩散，确保生产过程产生的污染物能被气流及时携带排出。要满足温湿度均匀性方面的要求，送风路径和送风参数需匹配不同区域热负荷分布，避免因局部热负荷过高造成温度偏差，保障整个生产区域温湿度参数保持一致，还得兼顾低阻力节能的原则，在气流路径设计里尽量减少不必要的阻力损失，优化送风压力设置，降低气流输送过程的能源消耗，在满足环境控制要求前提下实现系统能效提升。

2.2 新型气流组织模式构建

构建新型气流组织模式得结合洁净厂房功能分区和负荷分布特征，采用差异化且协同化的布局思路，针对核心生产区域要采用FFU分区调控的送风设计，依据不同区域洁净度要求和热负荷水平，灵活调整对应区域FFU的送风风速与温湿度，实现送风参数和区域需求的精准匹配，回风系统采用下部阶梯回风与工艺设备局部排风结合的布局，在生产线下部设置阶梯状回风口。同时在高热高污染工艺设备位置设局部排风装置，让携带热量和污染物的气流就近排出，避免扩散到其他生产区域，针对高热密度的设备集中区域，额外设置局部辅助气流补充装置，针对性地带走设备运行产生的大量热量，避免局部热点形成并提升区域温湿度均匀性^[3]。

2.3 气流组织仿真验证

气流组织方案是否合理得通过仿真模拟做全面验证，要提前识别潜在设计缺陷并进行调整，首先依据洁净厂房实际布局、设备摆放以及人员通行路线等信息建立全尺寸CFD仿真模型，把送风参数、设备散热量、人员散湿散热量和工艺排风量等参数作为边界条件输入模型，以此还原实际运行中的各类扰动因素。通过仿真计算得出不同气流组织模式下速度场、温度场和颗粒浓度场的分布情况，对比分析工作区域气流速度均匀性、温湿度分布偏差和颗粒扩散路径等关键指标，重点排查是否存在气流低速区、涡流区等气流死角，评估颗粒在不同区域的停留时间与清除效率，量化优化方案在气流分布特性上的提升效果，为方案调整与最终落地提供理论依据^[4]。

3 温湿度精准控制策略研究

3.1 多变量耦合的温湿度扰动特性分析

高等级洁净厂房里面的温湿度变化会受到多类变量耦合影响，所以得先清楚不同扰动源的作用机制与特征，送风参数的变化、气流组织的分布形态、生产设备的散热规律等因素，都会直接或者间接地对区域内温湿度水平产生影响。并且不同因素之间存在相互作用的关系，不同扰动源的时间尺度和空间影响范围有着明显差异，设备启停所带来的热负荷变化通常速度快且影响范围集中在设备周边。而送风参数调整带来的影响则扩散速度慢且覆盖整个控制区域，通过对各类扰动的作用特性进行提取与分类，能够明确不同扰动下温湿度变化的规律，从而为后续控制策略的设计提供基础支撑，提升控制逻辑的针对性与响应效率^[5]。

3.2 温湿度分区控制架构设计

要实现温湿度的精准控制就需要建立分层分区控制架构，以此打破传统全局统一控制存在的局限性，首先要依据制程工艺的具体要求以及热负荷的分布特征，把整个洁净厂房划分成多个独立的控制单元，在每个单元内部都要部署高密度的温湿度采集节点，从而实现区域内温湿度参数的全面且实时采集。控制层面采用送风温湿度预处理与末端微调的二级控制逻辑，空调箱先对送风进行集中的温湿度预处理，达到基础参数要求后再输送到各个区域，然后通过各区域的末端微调装置对送风参数进行小范围调整，以此适配不同区域的差异化需求，同时结合传感器网络采集的多点数据，通过数据重构算法得到整个区域的温湿度场分布，识别局部的参数偏差，为控制动作的精准执行提供依据，避免单一传感器数据偏差带来的控制误判（见表1）。

表1 不同控制架构温湿度控制效果实测对比

3.3 基于深度学习预测的前馈控制算法

为了克服传统反馈控制存在的滞后性问题，引入数据驱动的预测控制算法来实现温湿度偏差提前预判与前置调节，算法先整合生产计划、设备运行状态、人员排班、工艺启停等多源前置数据，构建温湿度变化预测模型以提前预判未来一段时间不同区域热负荷变化趋势，以及对应的温湿度波动方向与幅度，在预测结果基础上采用自适应PID控制机制，依据当前温湿度偏差大小与变化速率动态调整PID控制参数，实现控制精度与调节稳定性的平衡^[6]。同时构建具备多目标优化功能的控制模型，在调控过程中同时兼顾温湿度控制精度、洁净度保持要求以及系统能耗水平，通过求解最优控制序列，在满足生产环境各项要求的前提下，尽可能降低空调系统的运行能耗以实现多目标的协同优化。

结论

本研究针对高等级半导体洁净厂房空调系统运行痛点，从气流组织优化与控制策略升级两方向展开探索，形成适配先进制程需求的环境调控方案。新型气流组织模式采用分区送风、协同回风与局部补风组合设计，有效消除传统布局里的气流死角，提升整个生产区域气流均匀性与温湿度分布一致性，同时降低气流输送的阻力损失。基于深度学习预测的前馈控制策略，有效克服传统反馈控制存在的滞后性问题，能快速响应生产过程中各类动态扰动，大幅收窄温湿度的波动范围，同时实现系统能耗的合理下降。

参考文献

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[5]谢雯雯. 某电子洁净厂房改造工程净化空调系统设计[J].节能,2024,43(04):17-19.

[6]董学鑫. 半导体厂房空调系统节能研究[J].价值工程,2020,39(15):233-234.