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Tech
Notes
技術專文

Intelligent

Learning

Algorithm in Fluorine

Emissions Warning

Mechanism of Local Scrubber

應用智能學習演算法建立製程

尾氣處理設備氟氣排放預警機制

台積電空氣污染防制設計採用「源頭分類、多段式處理」做法，除了依國家法規設置中央式空氣處理設備 (CSC)
外，同時更針對不同製程氣體特性增設高效率現址式空氣處理設備 (LSC)，使排入大氣的污染物含量符合或
優於政府規定。但 LSC 在操作過程當中，可能發生系統溫度及壓力皆在正常操作範圍內，卻因為內部零件損
壞 ( 無法隨即得知 )，導致部分氣體無法有效處理，進而造成後端管線腐蝕及煙囪排放異味等問題。故本研究
運用大數據概念 (Big Data)，整合主機台製程活動及風管 F 2 即時監測值，打造 LSC 即時 F 2 監控系統。自系統
建置以來共發生風管內 F 2 異常為 27 次，每次皆可對應到相關 LSC 進行改善，污染監控率達 100 %，有效降
低 F 2 污染總排放量 83.9 %。
關鍵詞／排氣風管、氟氣、大數據、演算法
Keywords/ Exhaust Duct, F 2 , Big Data, Algorithm

文│黃柏勛 林永璋│新廠設計部│

前言 5.5次/季，增加4.6倍之多 圖2 ，顯見空污議題越
來越受國人重視。
空污治理方面，台積電針對半導體產業製程過程
近年來，民眾高度關注空污議題，致使政府機關 中所排放的多種空氣污染物採取不同型式的高效
進而提升環保稽核次數，而環境保護的議題在企 率現址式空氣處理設備(Local Scrubber, LSC)進
業責任上也變得更加的重要。2013年民眾陳情共 行第一階段的源頭處理，其削減效率可達95%以
計17萬件中，氣粒狀污染物佔41%，異味佔高達 上；經過第一階段處理的廢氣，含低濃度無機酸
43% 圖1 ，政府機關稽核次數由1.25次/季提升至 鹼成分者，再送至中央式空氣處理設備(Central

國立台灣大學生物環境系統工程學系研究 台積電新廠設計部經理，先後服
柏 勛 永 璋
所畢業，歷經 F12A 及 AP03 廠務部機械 林 Y.C. Lin 務於聯電、台積電廠務，有豐富
課，專長為 LSC、VOC 及空污管理規劃， 的建廠經歷，專長為製程尾氣處
現職負責新廠設計部 AAS 系統。 理及空氣污染防制規劃與設計。

黃 P.H. Huang

6 FACILITY JOURNAL SEPTEMBER 2019 7
中科十五廠五期製程尾氣處理設備 攝影/ 洪湘寧