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技術專文

圖1、2013年民眾陳情件數統計 圖2、政府機關稽核統計 表 1、F 2 偵測儀器評分 圖5、F 2 量測點位置示意圖

數 政府機關稽核次 評選條件 試紙帶式 電化學式 FTIR
8 量測點1
5.5次/季
民俗活動 6 偵測下限 0.06 0.18 NA
5% 煙囪
8,830 4 干擾狀況 9 1 2
油煙 1.25次/季 中央式空氣
9% 2 綜合成本 處理設備 次主風管
15,311 6 9 2 RF
0
粒狀物質 第一季 第二季 第三季 第四季 第一季 第二季 第三季 第四季 第一季 第二季 施工難易度 6 7 5
13%
22,539 評比 21 17 9 生產主機台
氣狀物質 異味 3F
28% 43% 2012年 2013年 2014年 Remark 勝
47,899 73,908
評分標準
給分 偵測下限(ppm) 干擾物種 綜合成本 施工難易度
量測點2
7-10 <0.1 <3 <40K 易
1F 量測點1
scrubber, CSC)進行酸鹼中和洗 4-6 0.1-1 3-6 40K– 60K 中
圖3、台積電酸鹼性廢氣污染防制處理流程 A B C D E F
滌，經由此二階段串聯處理後，全
1-3 >1 >6 >60K 難 現址式空氣處理設備
面提升空氣排放處理效率，酸鹼性
廢氣總削減率可達99%以上 圖3 。 設備機台及廢氣排放區 現址式空氣處理設備 中央式空氣處理設備
煙囪
在半導體乾式蝕刻製程中，於清潔
主風管
主機台反應室時會使用大量的氟化 次主風管 中央廢氣 安環保安全以及對於環境污染所 導致燃燒，再加上長期運轉下活性 名 以空品數據建立了空氣品質預
[4]
C.H.A C.H.B
氣體，如三氟化氮(NF 3 )、四氟甲 處理設備 造成的問題。許景凱 認為傳統的 碳表面易生成氟化碳造成阻塞，故 測模型，通過訓練多維數據，在台
[8]
烷(CF 4 )等，進而於製程後段產生大 C.H.C bu er C.H.D 廢氣監測方法中，受限於企業設備 不適用於商業使用。黃英瑞 結合 灣的67個地點建立了8小時的空氣
[9]
量氟氣(F 2 )。由於F 2 具有高電子親 採購成本、人力資源使用以及時間 細水霧及活性碳法探討不同處理 品質預測模型，即時預測PM2.5的
L.L L.L
和力，極易與金屬電子交換，導致
急迫等因素，工程師僅能透過人工 方式下F 2 的處理效率，結果顯示F 2 數值。
設備零件或輸送管線因腐蝕而破裂 出口濃度幾乎不受溶液pH值變化
Equipment Dry pump Local Scrubber Central Scrubber 監測數據的方式，檢查出有問題的
圖4；且F 2 於中央式空氣處理設備 [6]
機台。然而，此方式無法有效地找 影響。此外，張可翰 探討單純以
(CSC)中無法利用洗滌方式有效處 氧化鈣去除F 2 的乾式處理方式，結
出難以察覺的異常機台。故他利用
理，亦會造成排放至煙囪外的環境 果顯示常溫時F 2 去除率約30%，
圖4、F 2 腐蝕風管狀況 半導體機台製程的相關資料並搭配 計畫方法
異味。故這些製程中未反應完全的 115℃下為40%，200℃時可達
LSC以及風管偵測器讀值，考慮到
NF 3 與副產物F 2 由主機台端排出後 60%，至300℃時幾近完全去除。
存在於機台間的相依性，快速找到
會經由真空幫浦先送至現址式空氣 新 舊 顯示溫度仍然為F 2 處理上的關鍵。
及解決原先獨立且難以察覺有問題 本研究整合F15A中3800台主機台
處理設備(LSC)進行750℃高溫裂解
[5]
的機台。林啟銘 為了解決LSC處 的製程活動及1600台LSC的資訊，
處理，轉化為HF (g) 後才排至CSC中
理效率不彰問題，於某半導體廠 並分三階段開發F 2 智能學習演算
水洗去除，避免衍生而來的設備、 大數據分析
中利用主動式抽氣幫浦及可攜式 法，分別為F 2 污染監控方式選擇、
財產損失及環境污染，LSC F 2 高溫
氣體偵測器量測LSC出口F 2 濃度， 所謂的大數據，是指具有快速、多 F 2 異常警報值設定、以及自動化整
裂解流程如下： 正常風管 風管表面霧化 風管產生鏽斑 風管表面鏽蝕
結果顯示LSC可正常處理的比例約 變化及大量等特性的數據，而如何 合系統開發。
– Chamber Clean 從這些繁多而雜亂的數據中找到符
72%(0~1ppm)，而28%的LSC儘
管人機介面無警報，但處理效率卻 合目的資料在不同領域中有不同的
方式。劉德謙 [10] 依據醫院的歷史資 連續式F 污染監控
是異常。 2
難溶於水
Maintenance, PM)時發現並維修之 速比對出異常的LSC後發出警報通 料透過多種時間序列預測方法進行
針對F 2 氣體的處理方式有許多種， 由於TSMC之前並未有任何針對F 2
– 電熱式Local Scrubber 外，亦常常於廠區周界聞到異味後 知。 大數據分析，再以模式模擬出未來
包含水洗法、活性碳法、高溫處 醫療的需求量，建立即時智慧醫療 的量測規劃，因此首先須選擇適合
才進行LSC全檢，逐一檢查LSC各 的儀器，現有可使用的F 2 偵測器共
理法。目前常用的方式為高溫處 預測系統，提供病患轉診策略。莊
易溶於水 機台狀況後排除異常，其中因F 2 臭 理法，利用高溫裂解F 2 後進行水 硯勛 利用大數據分析技術，以環 有三種型式 表1 ，經評分比較後試
[7]
味最為明顯(嗅覺閾值0.1ppm)，往 紙帶式偵測器為最符合本研究使用
由於LSC在操作過程當中，可能發 洗捕捉。在水洗法的研究中， 境指標、空品監測及地下水水質分
往最先於周界中被發現。由於這樣 文獻探討 [3] [1] 需求的儀器，故後續利用此偵測儀
生監控的溫度、壓力在正常操作範 Thompson 及Hache 皆認為F 2 無 析探討社會、經濟及環境三者間的
的方式耗費大量時間與人力，因此 器開發自動化整合系統。
圍內，但內部零件故障或是損壞卻 法快速有效地與水進行反應，加上 關係，並提出相對應策略。透過即
無法立即得知，進而導致部分氣 本研究目的在建立一套即時F 2 監控 此反應為放熱反應，導致水洗法處 時智慧可攜式環境監測裝置與污染 針對LSC異常造成F 2 未處理的排放
2
體無法有效處理，造成有害氣體排 系統，以大數據概念整合主機台製 半導體製程中F 處理 理並不被廣泛採用。活性碳法的研 源環境貢獻量的雲端運算，快速提 路徑，研究中選定三點進行評估
[2]
放至環境中。此情形除了仰賴LSC 程活動及F 2 即時監測值，利用F 2 的 主機台所產生的廢氣是否都能有 究裡，Halloway 認為由於F 2 與活 供裸露地之好發區位給當地環保機 圖5，分別為每台LSC後端(量測點
的定期預防性保養(Preventative 即時偵測配合智能學習演算法，迅 效的處理後排放，關乎著廠內工 性碳的反應為放熱反應，會進一步 關進行裸露地好發區域管理。林冠 1)、每條次主風管末端(量測點2)
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