摘要：根據上海市某半導體制造工廠2015年1月1日至2017年12月31日動力機房內冷水機組的實測滿載率和全年逐日負荷中與室外氣象條件相關部分，推導負荷和室外空氣比焓的關聯度，并依據４個生產半導體的重點城市的典型氣象（設計典型）年逐時參數報表總結了建造地點對能耗的影響，提出了未來半導體工廠的節能方向。

關鍵詞:半導體工廠；負荷；能源消耗；氣象數據；比焓分析

0引言

隨著半導體制造技術越來越進步，以及制造裝置和配套設備大型化的趨勢，潔凈室結構和面積也越來越大，半導體工廠的能源消耗日趨增大。精細分析工廠的能源消耗組成及不同條件下建廠對運行費用的影響顯得十分重要。本文以上海市某半導體制造工廠機房改造項目為例，整理半導體廠房能耗規律并形成報告，進一步演算不同建造地點對半導體廠房能耗影響的關聯度，為公司經營活動提供數據支持。

1半導體工廠的能源消耗

1．1能源消耗結構

國維持室內潔凈度、溫濕度，為生產設備提供電力、超純水、特氣、化學品、壓空、真空，以及進行廢水、廢氣處理等需要消耗大量能源，半導體潔凈廠房消耗的能源以電和天然氣為主。根據國際半導體產業協會（ＳＥＭＩ）公布的ＳＥＭＩ－Ｓ２３裝置能源換算系數，統計得到上海某半導體制造工廠的能源消耗結構，如圖１所示，除生產設備用電外的生產附屬設備能耗結構如圖２所示。

1．2能耗數據分析

由圖１可以看出，生產設備所消耗的能源多，占比達52％，而且與設備相關的冷熱源設備（占比20％）也是能耗大戶。在同樣工藝、相同產能前提下，生產設備耗能相差甚微，所以本文重點討論冷源設備中因工廠建造地點不同、新風參數變化引起的能耗波動，旨在分析建造地點對半導體工廠能耗的影響。

2某半導體制造工廠2015—2017年冷水機組運行參數分析

2.1數據來源

原機房設計采用機械通風方式（機械排風＋自然送風），離心風機通過風管系統將機房內空氣吸入后排出室外，在機房內形成一定的相對負壓，室外新風經由特定位置的百葉風口吸入機房內。機房運行多年后，特別是二期的冷水機組及水泵安裝運行后，發現如下問題：1）夏季機房內溫度過高，維保人員無法忍受；2）夏季機房內濕度過高，導致部分管路出現凝露銹蝕；3）全年機房內為負壓，設備積塵嚴重。根據建設單位提供的機房２０１５年１月１日至２０１８年８月１２日的水泵運行頻率和冷水機組的壓縮機運行電流，計算得出冷負荷，設計ＭＡＵ＋ＲＣＵ（新風空調機＋自循環機組）組合空調方式解決上述３個問題，并使機房全年溫度不高于２８℃，相對濕度不大于６０％，同時驗證建設單位所提供數據的真實可靠性。由于２０１８年數據不全，本文僅對２０１５—２０１７年３個完整日歷年的數據進行分析。

2.2數據分析結論

數據統計思路為將給定的當日冷水機組運行臺數乘以設備的額定功率再乘以機組當日的負荷率，得出當日的運行平均輸出功率ＰＤ：ＰＤ＝ＮＤＰＲ（１）式中ＮＤ為當日冷水機組運行臺數，以２０１５年１月１日一期低溫冷水機組為例，ＮＤ＝２；Ｐ為冷水機組額定功率，同上條件，Ｐ＝７５２ｋＷ；Ｒ為冷水機組額定負載電流，同上條件，Ｒ＝５５％。計算可得，２０１５年１月１日一期低溫冷水機組的平均輸出功率為８２７．２ｋＷ。根據上述方法分別統計出低溫冷水機組和中

溫冷水機組２０１５年的逐日平均輸出功率，如圖３所示。

根據統計數據得出，低溫冷水機組整年運行曲線平整，５—１０月為負荷高峰期，其余月份除偶爾幾天出現峰值，其他日期較５—１０月低３６％，低溫冷水機組的日平均輸出功率低值出現在１２月１７日，為６１２ｋＷ；高值出現在８月７日，為２２４９．４ｋＷ。分析數據得出，低溫冷水機組全年開啟是因為其他附屬功能區，比如辦公區、食堂、設備機房的新風空調及ＦＣＵ等全年制冷設備接入了低溫冷水所致，這部分負荷相對比較固定，室外空氣參數對其影響較小，在后面分析中刪減此部分負荷，如圖３所示。中溫冷水機組整年運行曲線根據新風條件不同發生了相應變化，日平均輸出功率低值出現在

２月５日，為２７３４．１２ｋＷ；高值出現在８月６日，為７６４０．７２ｋＷ。分析數據得出，中溫冷水機組承擔了核心生產區的ＭＡＵ新風預冷負荷、生產區降溫干盤管負荷、純廢水用冷負荷、生產冷卻水用冷負荷等，全年負荷水平較高，且不隨室外空氣參數變化而變化，在后面分析中合理刪減此部分負荷，如圖４所示。

按照此方法，分別統計出２０１６年和２０１７年的逐日平均輸出功率，如圖５～８所示。

3四個生產半導體的重點城市的氣象數據統計

3.1建廠地點選擇分析

工業企業建設地點的選擇和很多因素有關，一般來說除考慮社會、經濟、技術、政策因素以外，自然資源也有很大影響，比如氣候、水資源、風力資源、電力資源、天然氣供給等。本文選擇北京、上海、成都、廈門４個生產半導體的重點城市進行數據統計分析，使論文更貼合工程實際應用，發掘其中規律。為使論文的數據來源更具*性，氣象參數引自氣象局公布的“典型氣象（設計典型）年逐時參數報表”

工廠運行時，能耗特點為用于夏季降溫除濕的能耗大于冬季用于加濕的能耗，如果簡單選擇室外干球溫度變化趨勢來分析，勢必造成數據失真，比如室外中溫高濕情況下冷水機組負荷也大。因此，本文歸類統計４個生產半導體的重點城市的逐日比焓，來驗證不同城市的能耗偏差。

3.2北京典型氣象年逐日比焓統計（見圖９）

3.3上海典型氣象年逐日比焓統計（見圖10）

3.4成都典型氣象年逐日比焓統計（見圖11）

3.5廈門典型氣象年逐日比焓統計（見圖12）

4室外空氣參數變化對能耗的影響分析

通過對圖１０所示的上海典型氣象年逐日比焓與圖３、５中冷水機組２０１５—２０１７年逐日平均輸出功率的正相關性分析，計算得到因室外空氣比焓波動引起的平均輸出功率增加因數，再反推北京、成

都、廈門三地的能耗，結果見表１。地點對能耗影響比重約為９％；選擇以北京為代表的寒冷地區建廠為佳，選擇以上海、成都為代表的夏熱冬冷地區次之，而以廈門為代表的夏熱冬暖地區稍差；能耗偏差在－２５％～３０％之間，約占整廠能耗的２％～３％。

5半導體工廠節能措施分析

根據圖１所示的能源消耗構成，半導體工廠的能源消耗特性是空調設備和生產制造裝置能耗占比大，所以從這兩方面開展節能對策研究，具體分析如下。

5.1生產設備節能對策

半導體生產中，應根據各個生產過程的不同特點，深入了解設備特性，優化生產程序，達到節能目的。例如，擴散爐等設備用電量大，使得潔凈室內冷負荷增大，對應的冷卻水量、排氣量增大：從用電量考慮，考慮生產設備并不是連續運轉生產，需要降低設備待機狀態時的用電量；從冷卻水考慮，在設備允許的前提下，提高冷卻水的溫度，使全年均可使用冷卻塔自然換熱，而不需要經過冷水機組換熱降溫；從排氣量考慮，準確把握裝置的必要排氣量和真空度要求，匹配好設定值和需要值之間的誤差，減少排氣浪費，從而降低新風處理能耗。再比如清洗裝置，純水使用量和廢液排放量特別多，從消耗純水考慮，二次配管時，循環管應盡可能靠近機臺，減少因非循環管路洗凈等待時的純水排出量，從而也減少廢液排放。

5.2生產附屬設備節能對策

根據圖２所示生產附屬設備能源消耗構成，冷熱源設備和循環空調設備是主要耗能設備，提高冷水機組的ＣＯＰ，提高風機、水泵的輸送能效比是節能的關鍵。由于生產的不同時使用特性，風機和水泵大范圍使用變頻器，排氣熱回收和冬季、過渡季使用免費供冷系統是節能的有效對策，比如富士通的半導體工廠在寒冷地區建廠，冬季使用低溫冷卻水降低冷水回水溫度，從而提高冷水機組ＣＯＰ，甚至縮短冷水機組運行時間，降低電力消耗。

6 Acrel-EIOT能源物聯網云平臺

（1）概述

Acrel-EIoT能源物聯網開放平臺是一套基于物聯網數據中臺，建立統一的上下行數據標準，為互聯網用戶提供能源物聯網數據服務的平臺。用戶僅需購買安科瑞物聯網傳感器，選配網關，自行安裝后掃碼即可使用手機和電腦得到所需的行業數據服務。

該平臺提供數據駕駛艙、電氣安全監測、電能質量分析、用電管理、預付費管理、充電樁管理、智能照明管理、異常事件報警和記錄、運維管理等功能，并支持多平臺、多語言、多終端數據訪問。

（2）應用場所

本平臺適用于公寓出租戶、連鎖小超市、小型工廠、樓管系統集成商、小型物業、智慧城市、變配電站、建筑樓宇、通信基站、工業能耗、智能燈塔、電力運維等領域。

（3）平臺結構

（4）平臺功能

◆電力集抄

電力集抄模塊可以實現對各種監測數據的查詢、分析、預警及綜合展示，以保證配電室的環境友好。在智能化方面實現供配電監控系統的遙測'、遙信、遙控控制，對系統進行綜合檢測和統一管理；在數據資源管理方面，可以顯示或查詢供配電室內各設備運行（包括歷史和實時參數，并根據實際情況進行日報、月報和年報查詢或打印，提高工作效率，節約人力資源。

變壓器監控

配電圖

◆能耗分析

能耗分析模塊采用自動化、信息化技術，實現從能源數據采集、過程監控、能源介質消耗分析、能耗管理等全過程的自動化、科學化管理，使能源管理、能源生產以及使用的全過程有機結合起來，運用數據處理與分析技術，進行離線生產分析與管理，實現全廠能源系統的統一調度，優化能源介質平衡、有效利用能源，提高能源質量、降低能源消耗，達到節能降耗和提升整體能源管理水平的目的。

能耗概況

◆預付費管理

1）登陸管理：管理操作員賬戶及權限分配，查看系統日志等功能；

2）系統配置：對建筑、通訊管理機、儀表及默認參數進行配置；

3）用戶管理：對商鋪用戶執行開戶、銷戶、遠程分合閘、批量操作及記錄查詢等操作；

4）售電管理：對已開戶的表進行遠程售電、退電、沖正及記錄查詢等操作；

5）售水管理：對已開戶的表進行遠程售水、退水、記錄查詢等操作；

6）報表：提供售電、售水財務報表、用能報表、報警報表等查詢，本系統所有的報表及記錄查詢，都支持excel格式導出。

預付費看板

◆充電樁管理

通過物聯網技術，對接入系統的充電樁站點和各個充電樁進行不間斷地數據采集和監控，同時對各類故障如充電機過溫保護、充電機輸入輸出過壓、欠壓、絕緣檢測故障等一系列故障進行預警。云平臺包含了充電收費和充電樁運營的所有功能，包括城市級大屏、交易管理、財務管理、變壓器監控、運營分析、基礎數據管理等功能。

充電樁看板

◆智能照明

智能照明通過物聯網技術對安裝在城市各區域的室內照明、城市路燈等照明回路的用電狀態進行不間斷地數據監測，也可以實現定時開關策略配置及后臺遠程管理和移動管理等，降低路燈設施的維護難度和成本，提升管理水平，并達到一定節能減掛的效果。

監控頁面

◆安全用電

安全用電采用剩余電流互感器、溫度傳感器、電氣火災探測器，對引發電氣火災的主要因素（導線溫度、電流和剩余電流）進行不間斷的數據跟蹤與統計分析，并將發現的各種隱患信息及時推送給企業管理人員，指導企業實現一時間的排查和治理，達到消除潛在電氣火災安全隱患，實現“防患于未然”的目的。

◆智慧消防

通過云平臺進行數據分析、挖掘和趨勢分析，幫助實現科學預警火災、網格化管理、落實多元責任監管等目標。*原先針對“九小場所”和危化品生產企業無法有效監控的空白，適應于所有公建和民建，實現了無人化值守智慧消防，實現智慧消防“自動化”、“智能化”、“系統化”、用電管理“精細化”的實際需求。

（5）系統硬件配置

7結論

以史為鑒，半導體產業是戰略之爭。２０１４年國務院頒布的《集成電路產業發展推進綱要》明確提出，到２０２０年，集成電路產業與國際水平的差距逐步縮小，１６、１４ｎｍ制造工藝實現規模量產，封裝測試技術達到國際水平，關鍵裝備和材料進入國際采購體系，基本建成技術、安全可靠的集成電路產業體系。２０１５年發布的１０年戰略計劃《中國制造２０２５》則提出，２０２０年中國芯片自給率要達到４０％，２０２５年要達到７０％。如何推動半導體工廠的建廠技術進步，服務戰略是我們接下來要持之以恒去做的事情。本文從能耗實測數據出發，定性分析了建廠地點對能耗的影響，進而提出了一些節能措施。后續工作是收集更多的半導體工廠運行數據，建成數據庫儲備，提升技術能力。

參考文獻

［1］江詩兵，袁佳.半導體工廠能耗分析及建造地點對能耗的影響

［2］趙偉 東．建廠地區條件與廠址選擇［Ｊ］．石 油 化 工 設 計．

［3］企業微電網設計與應用手冊2022.05版.

作者簡介

翟雪玲，安科瑞電氣股份有限公司。