JP7133389B2 - 装置発熱量算出方法 - Google Patents
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Description
かかる装置発熱量算出方法によれば、装置の表面温度を発熱強度に変換するので、装置の発熱状況を正確に把握することができる。
かかる装置発熱量算出方法によれば、装置の表面温度と発熱量とを正確に対応付けることができる。
かかる装置発熱量算出方法によれば、半導体製造工場のクリーンルームに設置された半導体製造装置の発熱状況を正確に把握することができる。
かかる装置発熱量算出方法によれば、簡易な演算により、装置の表面温度を発熱強度に変換することができる。
かかる装置発熱量算出方法によれば、室内の空調環境に応じて、装置の発熱量最大値を算出することができる。
かかる装置発熱量算出方法によれば、装置の定格電力に応じて、装置の発熱量最大値を算出することができる。
[半導体製造工場の概略]
以下、本発明の実施形態について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお、実施形態において、同一の手段には同一の符号を付し、説明を省略した。
図1に示すように、半導体製造工場1は、2室のクリーンルーム10(10a,10b)を備える。例えば、クリーンルーム10は、空調(温度、湿度、空気清浄度)が所定の基準で管理されている一般的な工業用クリーンルームである。各クリーンルーム10には、4台の半導体製造装置20(20a,20b)が設置されている。例えば、半導体製造装置20は、半導体の製造に用いる一般的な電気炉やエッジング装置であり、半導体を製造する際に大量に発熱する。
センサステーション40は、各IoTセンサ30からの表面温度をクラウドサーバ50に送信する中継装置である。例えば、センサステーション40は、無線ネットワークにより各IoTセンサ30と接続され、インターネットによりクラウドサーバ50と接続されている。
クラウドサーバ50は、各IoTセンサ30から出力された表面温度を用いて、各半導体製造装置20の発熱量を算出するものである。つまり、クラウドサーバ50は、後記する装置発熱量算出方法を実行するコンピュータである。
また、図1では、図面を見やすくするため、半導体製造装置20及びIoTセンサ30の一部のみ符号を付した。
図2,図3を参照し、IoTセンサ30の構成、及び、半導体製造装置20の表面温度の測定方法について説明する。
図2に示すように、IoTセンサ30は、放射温度センサ31と、発電用光パネル33と、ケーブル35とを備える。
図2の例では、放射温度センサ31は、温度センサ本体31Aと、センサ収容ボックス31Bとで構成されている。この温度センサ本体31Aとしては、一般的なMEMS(Micro Electro Mechanical Systems)非接触温度センサを利用できる。また、センサ収容ボックス31Bは、温度センサ本体31Aを収容する箱状のケースである。
発電用光パネル33は、クリーンルーム10の室内灯(蛍光灯)の光で発電するものである。例えば、発電用光パネル33としては、一般的な色素増感型太陽光パネルを利用できる。従って、発電用光パネル33は、クリーンルーム10の室内灯の近傍に取り付けることが好ましい。
ケーブル35は、発電用光パネル33が発電した電力を放射温度センサ31に供給するケーブルである。
また、IoTセンサ30が半導体製造装置20の表面温度を測定することとして説明したが、温度測定手段は、これに限定されない。つまり、温度測定手段は、IoTセンサ30に限定されず、半導体製造装置20の表面温度を測定できるものであればよい。
また、半導体製造装置20の天面温度を測定することとして説明したが、表面温度の測定箇所は、これに限定されない。例えば、IoTセンサ30は、半導体製造装置20の側面温度や底面温度を測定してもよい。
図4を参照し、装置発熱量算出方法について説明する。
図4に示すように、算出ステップS1では、クラウドサーバ50が、半導体製造装置20の発熱量最大値及び発熱量最小値を算出する。以下、算出ステップS1における発熱量最大値の算出方法について、2つの具体例を説明する。
この第1例では、クラウドサーバ50が、下記の式(1)を用いて、半導体製造装置20の発熱量最大値WMAXを算出する。
WMAX=0.278×60×空気の比熱×空気の密度×V×(t2-t1)
…式(1)
このように、第1例では、クリーンルーム10の空調環境に応じて、半導体製造装置20の発熱量最大値WMAXを算出できる。
この第2例では、クラウドサーバ50が、半導体製造装置20の定格電力に基づいて、発熱量最大値WMAXを算出する。具体的には、クラウドサーバ50は、式(2)に示すように、半導体製造装置20の定格電力に所定の係数を乗じ、発熱量最大値WMAXを算出する。例えば、この係数は、第1例の実測値に基づいて、任意の値(例えば、0.055)で設定できる。
WMAX=定格電力×係数
…式(2)
なお、第1例及び第2例ともに、クラウドサーバ50は、発熱量最大値WMAXに所定の割合を乗じ、発熱量最小値WMINを算出する。この割合は、任意の値(例えば、20%)で設定できる。
測定ステップS2では、IoTセンサ30が、半導体製造装置20の表面温度TS2を測定する。そして、IoTセンサ30は、センサステーション40を介して、測定した半導体製造装置20の表面温度TS2をクラウドサーバ50に送信する。
また、ステップS3Aでは、クラウドサーバ50が、IoTセンサ30から送信された表面温度TS2と、現在の表面温度最小値TMINとを比較する。そして、クラウドサーバ50は、この表面温度TS2が現在の表面温度最小値TMINよりも低い場合、この表面温度TS2を新たな表面温度最小値TMINとして更新する。
表面温度最大値TMAXの時間変化が閾値以下でない場合(ステップS3BでNo)、表面温度最大値TMAXが安定していないと考えられる。そこで、クラウドサーバ50は、ステップS2の処理に戻る。
表面温度最大値TMAXの時間変化が閾値以下の場合(ステップS3BでYes)、表面温度最大値TMAXが安定したと考えられる。そこで、クラウドサーバ50は、ステップS4の処理に進む。
なお、ステップS3Bでは、クラウドサーバ50は、表面温度最大値TMAXと同様、表面温度最小値TMINについても閾値判定を行う。
このように、変換ステップS5では、簡易な演算により、半導体製造装置20の表面温度TS2を発熱強度Ansに変換できる。
なお、変換ステップS5では、線形補間により表面温度TS2を発熱強度Ansに変換することとして説明したが、これに限定されない。例えば、半導体製造装置20の稼働状況(プロセス温度)と発熱状況の関係が既知の場合、変換ステップS5では、その関係性を利用し、一次スプライン補間やステップ的な補間により変換を行ってもよい。
測定を終了しない場合、クラウドサーバ50は、ステップS2の処理に戻る。
以上の装置発熱量算出方法によれば、半導体製造装置20の表面温度TS2を発熱強度Ansに変換するので、半導体製造装置20の発熱状況を正確に把握することができる。すなわち、装置発熱量算出方法によれば、半導体製造装置20の発熱状況を正確にモニタリングすることができる。これにより、クリーンルーム10において、半導体製造装置20の発熱状況に応じた空調制御が可能となり、半導体製造工場1の省エネ化を図ることができる。さらに、装置発熱量算出方法によれば、半導体製造装置20の発熱量を定義できるので、簡易で正確なクリーンルーム10の空調解析(シミュレーション)が可能となる。
以上、本発明の実施形態を詳述してきたが、本発明は前記した実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
さらに、その装置の設置場所は、半導体製造工場のクリーンルームに限定されず、空調が管理されている室内であればよい。
図5(a)は、半導体製造装置のプロセス温度(稼働状況)を表す。図5(b)は、半導体製造装置の表面温度(太線)と、クリーンルームの空気温度(細線)とを表す。図5(c)は、半導体製造装置の表面温度を発熱強度に変換した結果(太線)と、クリーンルームの空気温度を発熱強度に変換した結果(細線)とを表す。
第1例によれば、半導体製造装置の発熱量最大値WMAXは、下記の式(1-2)に示すように、半導体製造装置1台あたり、約3.28kWとなる。この場合、発熱量最小値WMINは、半導体製造装置1台あたり、3.28kW×0.2≒0.66kWとなる。
=0.278×60×1.006×1.116×58.5×(23-20)
≒3.28kW
…式(1-2)
=60×0.055
≒3.3kW
…式(2-2)
図5(b)に示すように、表面温度最大値MAX=52.5℃、表面温度最小値MIN=43.0℃である。この場合、対応付けステップS4では、表面温度最大値TMAX=52.5℃と発熱量最大値WMAX=3.28kWとを対応付ける。また、対応付けステップS4では、表面温度最小値TMIN=43.0℃と発熱量最小値WMIN=0.66kWとを対応付ける。
ここで、IoTセンサで測定した表面温度TS2=50℃であることとする。この場合、発熱強度Ansは、下記の式(3-2)に示すように、約74%となる。そして、半導体製造装置の発熱量は、発熱量最大値WMAX=3.28kWに発熱強度Ans=0.74を乗じて、約2.43kWとなる。
図5(b)に示すように、細線で図示した空気温度に比べて、太線で図示した表面温度の方が、図5(a)のプロセス温度に近いことがわかる。従って、図5(c)に示すように、表面温度を発熱強度に変換すると(太線)、半導体製造装置の発熱状況をより正確に把握することができる。一方、空気温度を発熱強度に変換した場合(細線)、プロセス温度の変化に対して発熱強度の変化が遅れるため、半導体製造装置の発熱状況を正確に把握することが困難である。
10,10a,10b クリーンルーム(室内)
20,20a,20b 半導体製造装置(装置)
30,30a,30b IoTセンサ(温度測定手段)
31 放射温度センサ
31A 温度センサ本体
31B センサ収容ボックス
33 発電用光パネル
35 ケーブル
40,40a,40b センサステーション
50 クラウドサーバ
Claims (6)
- 室内に設置された装置の発熱量を算出する装置発熱量算出方法であって、
前記装置の発熱量最大値及び発熱量最小値を算出する算出ステップと、
温度測定手段により、前記装置の表面温度を測定する測定ステップと、
前記発熱量最大値と表面温度最大値との対応付けを行うと共に、前記発熱量最小値と表面温度最小値との対応付けを行う対応付けステップと、
前記対応付けステップで対応付けが行われた表面温度最大値及び表面温度最小値に基づいて、前記温度測定手段で測定した表面温度を前記装置の発熱強度に変換し、前記発熱量最大値と前記発熱強度との乗算値を前記装置の発熱量として算出する変換ステップと、
を備えることを特徴とする装置発熱量算出方法。 - 前記測定ステップで測定した表面温度最大値及び表面温度最小値それぞれの時間変化が予め設定した閾値以下になるまで、前記表面温度最大値及び前記表面温度最小値をそれぞれ更新する更新ステップ、をさらに備え、
前記対応付けステップでは、
前記更新ステップで更新した表面温度最大値と前記発熱量最大値との対応付けを行うと共に、前記更新ステップで更新した表面温度最小値と前記発熱量最小値との対応付けを行うことを特徴とする請求項1に記載の装置発熱量算出方法。 - 前記室内は、半導体製造工場のクリーンルームであり、
前記装置は、半導体製造装置であることを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の装置発熱量算出方法。 - 前記算出ステップでは、
前記室内の天井吹き出し温度及び床下吸い込み温度の差分と、前記装置周辺の空気体積と、空気の比熱及び密度との関係から前記発熱量最大値を算出し、
前記発熱量最大値に予め設定された割合を乗じて前記発熱量最小値を算出することを特徴とする請求項1から請求項4の何れか一項に記載の装置発熱量算出方法。 - 前記算出ステップでは、
前記装置の定格電力に基づいて前記発熱量最大値を算出し、
前記発熱量最大値に予め設定された割合を乗じて前記発熱量最小値を算出することを特徴とする請求項1から請求項4の何れか一項に記載の装置発熱量算出方法。
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