CN104562194B - 多晶硅生产过程的温度控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种工艺过程控制方法，包括下列步骤：测量生产过程中的第一类工艺状态参量；根据当前所测出的第一类工艺状态参量以及基于知识库的模糊映射模型，估计第二类工艺状态参量；所述第二类工艺状态参量是难以实时测量的工艺状态参量；根据所测出的第一类工艺状态参量以及所估计的第二类工艺状态参量，确定控制变量的设定值。这种方案可以在部分工艺状态参量难以直接测量时，实时获得较为完整的工艺状态条件，并据此自动确定控制变量的设定值，降低对操作人员的依赖，保证产量和质量的稳定。
Description
技术领域
本发明涉及工业控制技术领域，具体地说，本发明涉及一种工艺过程控制方法。
背景技术
在工业生产过程中，通常使用闭环控制系统来实现生产自动化。由于某些闭环控制的对象的时间常数和纯滞后较大，所以控制作用要经过一定的时间后才能起作用，即控制作用有明显的时间滞后。人们通常以串级控制来克服这种滞后。
串级控制系统采用两套检测变送器和两个调节器，前一个调节器的输出作为后一个调节器的设定，后一个调节器的输出送往调节阀。前一个调节器称为主调节器，它所检测和控制的变量称主变量(主被控参数)，即工艺控制指标；后一个调节器称为副调节器，它所检测和控制的变量称副变量(副被控参数)，是为了稳定主变量而引入的辅助变量。整个系统包括两个控制回路，主回路和副回路。在串级控制系统中，在距离调节阀较近、纯滞后较小的位置构成副回路，把主要扰动包含在副回路中，提高副回路对系统的控制能力，可以减小纯滞后对主被控量的影响。改善控制系统的控制质量。这样，副调节器具有“粗调”的作用，主调节器具有“细调”的作用，从而使其控制品质得到进一步提高。
发明内容
然而，某些工业生产过程中，反应炉内的某些关键工艺状态参量难以直接测量，而如果对其进行精确地间接测量，则时间滞后极大，此时串级控制方案并不能起到很好的效果。以多晶硅的生产过程为例，硅棒在生产过程中逐渐变粗，因此硅棒中通过的电流也需要随之而变化以保持相应的硅芯温度，但硅芯温度难以直接测量，而使用红外手段的测量方案时间滞后极大，导致难以根据所测的温度及时地调整硅棒中通过的电流，难以达到最佳的生产效率。另一方面，如果手动操作控制硅棒中通过的电流，就会受到较多人为因素的影响，从而造成质量的起伏。因此，当前迫切需要一种部分工艺状态参量的测量滞后性较大的情形下的过程控制解决方案。
本发明旨在提供一种在部分工艺状态参量的测量滞后性较大的情形下的过程控制解决方案。
为实现上述目的，本发明的一个实施例提出了一种工艺过程控制方法，包括下列步骤：测量生产过程中的第一类工艺状态参量；根据当前所测出的第一类工艺状态参量以及基于知识库的模糊映射模型，估计第二类工艺状态参量；所述第二类工艺状态参量是难以实时测量的工艺状态参量；根据当前所测出的第一类工艺状态参量以及所估计的第二类工艺状态参量，确定并输出控制变量的设定值。这种方案可以在部分工艺状态参量难以直接测量时，实时获得较为完整的工艺状态条件，并据此自动确定控制变量的设定值，降低对操作人员的依赖，保证产量和质量的稳定。
本发明的另一个实施例提出了另一种工艺过程控制方法，包括下列步骤：在生产过程中，实时测量第一类工艺状态参量，根据当前所测出的第一类工艺状态参量、当前的控制变量的设定值以及基于知识库的模糊映射模型，估计第二类工艺状态参量；根据当前所测出的第一类工艺状态参量、当前的控制变量的设定值以及所估计的第二类工艺状态参量，确定并输出下一时刻的控制变量的设定值。所述基于知识库的模糊映射模型的构建方法包括下列子步骤：以人工设置控制变量的方式进行多批次的生产，监测并记录生产过程中各个时刻的第一类工艺状态参量和第二类工艺状态参量；基于自适应算法拟合得出从第一类工艺状态向量至第二类工艺状态向量的所述基于知识库的模糊映射模型；所述第一类工艺状态向量的元素包括第一类工艺状态参量和当前时刻控制变量的设定值，所述第二类工艺状态向量的元素包括：第二类工艺状态参量。这种方案巧妙地避开了测量手段的局限性，利用了滞后测出的工艺状态参量的历史数据来估计新批次生产过程的工艺状态参量，这样即便部分工艺状态参量的测量滞后性较大，控制系统也能够实时掌握完整的工艺状态条件，进而根据实时掌握的完整的工艺状态条件自动调节控制变量的设定值，从而降低过程控制对操作人员的依赖，保证产量和质量的稳定。
本发明的再一个实施例中，将前一实施例的工艺过程控制方法用于多晶硅生产过程还原工序的温度控制中，其中，所述第二类工艺状态参量包括：硅芯各个位置处的温度。所述第一类工艺状态参量包括：原料气的进料量、原料气纯度以及还原炉消耗的电能。所述的控制变量是还原炉电极电流或者用于控制还原炉电极电流的调功器电流。该实施例不仅可以在部分工艺状态参量的测量滞后性较大的情形下自动调节控制变量的设定值，还能有效地提高产品的产量和质量。
附图说明
以下附图仅旨在于对本发明做示意性说明和解释，并不限定本发明的范围。其中，
图1示出了本发明一个实施例的基于知识库的调功器电流设定值输出方法的流程。
具体实施方式
为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图说明本发明的具体实施方式。
根据本发明的一个实施例，提供了一种用于多晶硅生产中三氯氢硅氢还原工序的工艺控制方法。为便于理解：下面，首先简要介绍多晶硅生产过程三氯氢硅氢还原工序。
三氯氢硅氢还原工序包括：将硅芯与还原炉电极连接，将三氯氢硅与氢气的混合气体送入还原炉内。在还原炉内通电的炽热硅芯的表面，三氯氢硅发生氢还原反应，生成硅沉积下来，使硅芯的直径逐渐变大，直至达到规定的尺寸。氢还原反应同时生成二氯二氢硅、四氯化硅、氯化氢和氢气，与未反应的三氯氢硅和氢气一起送出还原炉，经还原尾气冷却器用循环冷却水冷却后，直接送往还原尾气干法分离工序。三氯氢硅氢还原的化学式如下：
SiHCl3+H2——→Si+HCl
三氯氢硅氢还原工序中，被控变量主要是还原炉电极电流，操作员要根据过程控制的进程以及实际工艺情况的实时改变来频繁地改变还原炉电极电流。多晶硅的生长周期往往长达数天，如果单独由操作员来实时改变电流的设定值，则工作量极大，过程控制容易受到人为因素的影响而造成产量和质量的起伏。
本实施例提供了一种基于知识库的根据过程控制的进程以及实际工艺情况的实时改变来输出调功器电流的设定值的方法。其中，由于还原炉电极通常通过调功器连接，所以可以通过对调功器电流的设定来控制还原炉电极电流。
图1示出了本实施例的基于知识库的调功器电流设定值输出方法的流程，具体包括下列步骤：
步骤1：采集多批次的生产数据。以人工设置调功器电流设定值的方式进行多批次的生产。对于每个批次的生产，记录：还原炉的容积c(升)、还原炉内容纳的硅棒数量n(例如：8、12、16、24等)、需要的硅棒生长尺寸l(例如：直径120毫米、150毫米等)和生长速度v(毫米/小时)，监测并记录：原料气纯度随时间变化的曲线P、还原炉消耗的电能随时间变化的曲线E、原料气的进料量随时间变化的曲线S、还原炉内硅芯的温度分布随时间变化的图像D。其中，还原炉内炽热硅芯的温度分布随时间变化的图像D采用红外测温方式获得，这种测温方式虽然具有一定的时间滞后性，但并不影响温度数据的记录。同时还记录相应批次生产过程中人工设定的时间-调功器电流曲线。在产品出炉后对产品进行人工检测，记录该批次的产品的产量和质量。产量以公斤为单位，质量以硅的纯度(例如99.999％)为主要衡量指标。
步骤2：从所采集的多个批次的生产数据中抽取样本。每个样本是同一时刻的第一工艺状态向量和第二工艺状态向量组成的向量对。其中，第一工艺状态向量表征t时刻下的过程控制的进程以及可以实时测出的实际工艺状态，本实施例中，第一工艺状态向量U1的元素包括：还原炉的容积c、还原炉内容纳的硅棒数量n、需要的硅棒生长尺寸l、生长速度v、时刻t的原料气的进料量st、原料气纯度p、还原炉消耗的电能et、时刻t的调功器电流it以及时刻t，可记为U1＝[c,n,l,v,st,p,et,it,t]T。第二工艺状态向量表征t时刻下的难以实时测出的工艺状态，本实施例中，第二工艺状态向量为温度分布向量，它表征t时刻下的硅芯的温度分布，第二工艺状态向量U2的元素包括：时刻t的硅芯的温度分布图像中所抽取的硅芯若干位置处的温度wi以及时刻t。可记为U2＝[w1,w2,…,wm,t]T，其中i为正整数，表示硅芯的第i个温度采样位置，m为硅芯的温度采样位置的数目。
步骤3：根据所记录的多批次生产过程的产品产量和质量，得出能够达到理想的产品质量和产量的理想的硅芯的温度分布随时间变化的图像D0，从中抽取若干位置点构成生产过程一系列时刻下的理想温度分布向量。
步骤4：构建知识库，即构建从第一工艺状态向量到第二工艺状态向量的模糊映射模型。该模糊映射模型中，第一工艺状态向量作为输入向量，第二工艺状态向量，即温度分布向量，作为输出向量。基于步骤2所得到的样本，采用模糊自适应算法进行拟合，获得与所采集的样本数据相匹配的广义模糊合成运算表达式。
本实施例中，从U1到U2的模糊映射用广义模糊合成运算表达式来表达。广义模糊合成运算表达式由输入向量U1的元素和基本模糊运算符组成，基本模糊运算包括：取大(max)运算、取小(min)运算、有界运算、普通的实数乘和实数加运算。其中有界运算的算子用表示，采用模糊自适应算法进行拟合，就是基于所采集到的U1、U2实例，对于U2中的每个元素，由计算设备生成各种可能的广义模糊合成运算表达式，从中找到一个与所采集到的U1、U2实例最为匹配的广义模糊合成运算表达式，这是本领域普通技术人员易于理解的。
步骤5：新批次的生产过程中，对于每个时刻t，根据已知量和实时测出数据得出第一工艺状态向量U1，基于步骤4所获得的模糊映射模型，估计出时刻t的第二工艺状态向量U2，从而估计出t时刻的硅芯温度分布，这样就可以得到时刻t下的完整工艺状态条件，然后再基于时刻t下完整的工艺状态条件获得下一个时刻t+Δt的调功器电流的设定值，使得该调功器电流的设定值能够尽可能地保持硅芯的温度分布与步骤3所得出的理想温度分布一致。其中，Δt是被控变量调节的时间间隔，在整个过程控制中，这个时间间隔可以是恒定的，也可以是可变的。另外需要说明的是，在已知完整的工艺状态条件的前提下，可采用本领域常用手段来确定控制变量的设定值，例如：在已知当前时刻完整的工艺状态条件时，可以参考常用的串级控制方案的做法来获得下一个时刻被控变量的设定值。
步骤6：输出步骤5得出的t+Δt时刻下的调功器电流的设定值。
随着时间的推移不断重复步骤5、6，即可得到调功器电流的时间-设定值曲线。
在具体实现上，上述实施例的基于知识库的设定值输出方法可以与Siemens公司的PCS 7系统结合使用。PCS 7系统包括上位机和下位机，在下位机建立实时数据库，上位机建立专家知识库以进行数据存储。数据存储通过excel的形式实现。上位机还设有相应的操作面板，以便于操作人员控制数据的记录、存储、读出。设定值输出可以以曲线的形式显示在界面上，以便操作人员直观查看每个节点的数据和对应的时间点。操作面板上还设有暂停功能按钮，这样，当反应过程出现故障时可以暂停时间计时，等到故障排除后继续计时，从而便于数据采集。操作面板上还可以对设定值输出模式进行切换。设定值输出模式包括基于知识库的设定值输出和人工设置。
在实际测试中，基于上述实施例的方案对调功器电流进行设置，进行多个批次的生产，产品的产量相对于人工操作平均提高3％，纯度(即质量)相对于人工操作平均提高1％。
本发明不限于多晶硅生产过程，它还可以用于部分工艺条件状态难以实时测量的其它过程控制中，例如：加热炉的温度控制、离子膜电解槽的电流控制等。由于某些工艺条件状态参量难以实时测量，此时难以通过闭环串级控制系统对控制变量进行实时设定，往往需要由专家不断修改控制变量的设定值，导致产品的产量和质量不稳定。而参考前文实施例的思路，可以用已知量、控制变量和可实时测出的工艺状态参量构建可实时获得的第一状态向量，用测量滞后性较大的工艺状态参量构建滞后性较大的第二状态向量，基于知识库和自适应算法构建从第一状态向量到第二状态向量的模糊映射模型。这样，在新批次的生产过程中，实时采集状态参量，基于所获得的模糊映射模型即可估计出当前时刻的第二状态向量。所估计的第二状态向量、实时采集的第一状态参量、已知量和当前时刻的控制变量可以较为完整地表征当前时刻的工艺状态条件，进而可根据这种较为完整的当前时刻的工艺状态条件来确定下一时刻的控制变量的设定值。这样，就可以通过自动记录、学习专家经验，针对不同的生产条件，对控制变量的设定值进行自适应地选择和调节。
以上所述仅为本发明示意性的具体实施方式，并非用以限定本发明的范围。任何本领域的技术人员，在不脱离本发明的构思和原则的前提下所作的等同变化、修改与结合，均应属于本发明保护的范围。
Claims (4)
1.一种多晶硅生产过程的温度控制方法，包括下列步骤：
1)测量生产过程中的第一类工艺状态参量，包括：原料气的进料量、原料气纯度以及还原炉消耗的电能；
2)根据当前所测出的第一类工艺状态参量、当前的控制变量的设定值以及基于知识库的模糊映射模型，估计第二类工艺状态参量；所述第二类工艺状态参量是难以实时测量的工艺状态参量，包括硅芯各个位置处的温度；其中，所述基于知识库的模糊映射模型的构建方法包括下列子步骤：
21)以人工设置控制变量的方式进行多批次的生产，监测并记录生产过程中各个时刻的第一类工艺状态参量和第二类工艺状态参量；
22)基于自适应算法拟合得出从第一类工艺状态向量至第二类工艺状态向量的所述基于知识库的模糊映射模型；所述第一类工艺状态向量的元素包括第一类工艺状态参量、当前时刻控制变量的设定值和生产过程的各种已知量，所述第二类工艺状态向量的元素包括：第二类工艺状态参量；
3)根据当前所测出的第一类工艺状态参量、当前的控制变量的设定值以及所估计的第二类工艺状态参量，确定下一时刻的控制变量的设定值。
2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述控制是多晶硅生产过程还原工序的温度控制。
3.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于，所述的控制变量是还原炉电极电流或者用于控制还原炉电极电流的调功器电流。
4.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于，所述已知量包括：还原炉的容积、还原炉内容纳的硅棒数量以及需要的硅棒生长尺寸和生长速度。
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