面向长晶工艺稳定性的半导体长晶炉电气参数实时监测与预警系统开发

1 长晶炉电气参数实时监测系统设计

1.1 监测系统总体架构

长晶炉电气参数实时监测系统采用分层分布式架构设计，通过感知层、传输层与数据层的有机协同，构建覆盖工艺全流程的参数监测网络。感知层作为系统的"神经末梢"，部署于长晶炉各关键电气节点，采用高精度传感器实现物理量到电信号的转换：电流监测选用霍尔效应传感器（带宽DC-1MHz），电压测量采用分压式电压传感器（隔离电压 ⩾2kV ），功率参数通过专用功率变送器（响应时间 <100μ: s）直接采集。

传输层承担数据中继与协议转换功能，采用"PLC+边缘计算网关"的混合架构实现数据汇聚。西门子 S7-1200 系列 PLC 作为现场控制核心，通过模拟量输入模块（AI16x13bit）采集传感器信号，采样周期可低至 1ms；边缘计算网关搭载 ARMCortex-A53 处理器，运行 Linux 实时系统，通过PROFINET 工业以太网与 PLC 进行数据交互，通信速率达 100Mbps 。为满足实时性要求，传输层采用时间敏感网络（TSN）技术，将关键参数的传输延迟控制在 20ms 以内，非关键参数则通过 MQTT 协议异步上传。

1.2 电气参数采集与预处理方案

数据预处理在边缘计算节点完成，采用三级处理流程提升数据质量。一级处理为信号校准，通过多项式拟合消除传感器非线性误差，温度漂移补偿采用 Pt100 热电阻实时修正；二级处理为噪声抑制，针对不同参数特性选用差异化滤波算法：电流电压信号采用50 点滑动平均滤波（窗口大小可动态调整），热电偶信号采用小波阈值去噪（db4 小波基，分解层数 3 层），脉冲信号则通过中值滤波剔除尖峰干扰；三级处理为特征提取，计算每个采样周期内的最大值、最小值、平均值等统计量，通过快速傅里叶变换（FFT）分析参数的频谱特性，为后续异常检测提供多维度特征。

系统设计具备参数自适应采集能力，可根据长晶工艺阶段自动调整采样策略。引晶阶段自动将温度相关参数的采样频率提升至 2kHz ，同时降低非关键参数的采样密度；等径阶段则采用变采样周期模式，当参数变化率超过阈值时（如功率波动 >0.5%/s ），临时提高采样频率至 5kHz_⨀ 。这种动态调整机制在保证关键信息完整捕捉的同时，有效降低数据传输与存储压力。

1.3 实时数据传输与存储技术

系统数据传输采用工业总线与以太网融合的混合通信架构，构建低延迟、高可靠的数据通道。现场层采用PROFINETIO 通信协议，遵循 IRT（等时实时）通信规范，通过预设通信周期（最小 1ms ）实现 PLC 与传感器之间的确定性数据交换。为保障时间同步精度，所有网络节点均支持IEEE1588PTP 协议，主时钟由边缘计算网关提供，同步偏差控制在 ±1μ s以内。关键参数传输采用优先级机制，将加热功率、电流等核心参数设为最高优先级（COS0），确保在网络拥堵时优先传输。

边缘计算节点与数据中心之间采用"有线 + 无线"双链路备份传输策略。有线链路基于光纤以太网（千兆带宽）构建主传输通道，采用TCP/IP 协议封装数据，应用层使用自定义协议格式（包含设备ID、参数类型、时间戳、数据值等字段，帧长 ⩽1024 字节）；无线链路采用 5G 工业模组（支持 SA独立组网）作为备用通道，当有线网络中断时自动切换，传输延迟 <50ms ，满足非实时数据的备份需求。数据传输过程中采用AES-128 加密算法保护数据安全，通过循环冗余校验（CRC32）确保数据完整性。

2 工艺稳定性预警模型构建

2.1 基于机器学习的异常检测算法

长晶工艺电气参数的异常模式呈现复杂多样特征，单一阈值判断难以覆盖渐变型、突发型、漂移型等多种异常类型。机器学习算法通过对历史数据的深度挖掘，能够构建更具泛化能力的异常检测模型。长短期记忆网络（LSTM）凭借其门控机制，可有效捕捉电气参数的时序依赖关系，尤其适用于长晶过程中缓慢演化的异常模式识别。在 SiC 长晶炉实测数据中，LSTM 模型对功率参数的早期漂移异常识别提前量可达传统方法的3.2 倍，其通过多层神经元结构将原始时间序列转化为高维特征空间的表示，自动学习不同工艺阶段的参数波动规律。

集成学习策略进一步提升模型鲁棒性，通过 stacking 方法融合LSTM 与孤立森林的检测结果。元分类器采用逻辑回归模型，将基础模型的输出概率作为新特征，结合工艺阶段标签进行二次判断。在某批次 SiC 长晶实验中，集成模型将误报率降低至 0.8 次/炉次，较单一算法平均减少 42% ，同时保持 95.6% 的异常识别率。算法部署采用 TensorFlowLite 框架进行模型轻量化，通过量化压缩将 LSTM 模型体积缩减 70% ，满足边缘计算节点的资源约束要求。

2.2 多参数融合预警阈值动态调整机制

长晶工艺各阶段的参数波动特性存在显著差异，固定阈值难以适应全周期监测需求。动态阈值调整机制基于工艺阶段划分，构建多维参数的阈值空间，实现预警边界的实时校准。系统首先通过工艺时序特征自动识别当前阶段：引晶阶段以籽晶下降信号为触发标志，放肩阶段通过直径变化率（ >0.5mm/min ）判定，等径阶段则依据直径波动幅度（ <±0.2mm ）进行识别。每个阶段建立独立的阈值参数库，包含参数正常波动区间、趋势变化速率阈值、多参数关联规则等要素。

反馈调整机制确保阈值系统持续优化，通过闭环学习不断逼近工艺真实状态。系统记录每次预警事件的工艺结果，当预警后未出现实际异常（虚警），自动扩大对应参数的阈值区间1.2 倍；若发生异常但未触发预警（漏警），则收缩阈值区间至原范围的0.8 倍。每月进行一次阈值参数的批量更新，采用粒子群优化（PSO）算法对历史数据重新学习，调整各阶段的基础阈值范围。某 SiC 长晶产线应用表明，动态阈值机制使预警准确率提升至92.3% ，较静态阈值方案减少 67% 的无效预警。

结语：

综上所述，通过本系统的深入开发与实际应用，我们成功克服了传统监测方法在数据采集实时性和分析准确性方面存在的显著缺陷。该系统创新性地集成了多维度传感技术和智能算法，不仅实现了对长晶炉电压、电流、功率等关键电气参数的全面实时感知和深度智能分析，还构建了一套基于大数据模型的动态预警机制，从而显著提升了晶体生长工艺的稳定性监控水平。实际生产验证数据表明，该系统能够帮助生产企业快速识别并准确定位潜在工艺风险，有效降低生产过程中的质量波动和能耗异常，为半导体晶体生长过程提供了强有力的技术保障。这一研究成果不仅验证了智能监测系统在半导体制造领域的应用价值，其设计理念和技术路线还可为光伏、LED 等类似领域的工业监测系统开发提供重要的参考借鉴。

参考文献：

[1]朱统宇.TCL 中环收购鑫芯半导体的动因及绩效分析[J].老字号品牌营销，2025，（06）：151-153.