超大规模集成电路工业洁净室的设计

3、空气输配方式中的其他问题(1)风机应用:在集中式系统中循环风机可用多种a)离心风机:过去较多采用多翼式离心风机,考虑到占空间较大,同时避免轴承和传动皮带的发尘对系统的影响,因而采用其它形式。b)轴流风机:电机直接传动可以调节节距和转速,节省占用空间,国外采用较多,但噪声比前者为大,故必须设置专用消声器。这种情况如图9a所示。C)无蜗壳风机(或称plug Fan):美国     

超大规模集成电路的生产环境和送风方式

一、微电子工业的重要性及国内外发展 情况 当前世界微电子工业已经成为衡量一个国家的科学技术水平和经济发展实力的重要标志,也是一个国家经济发展的重要支柱。不管你愿意与否,承认与否,微电子工业是领头的,它代表着一个国家的科学技术水平和经济实力,并且影响着国民经济的各个部门。由上可以看出微电子工业对于国家经济发展是多么重要。因此,世界     

超大规模专用集成电路的研制

超大规模专用集成电路(ASIC)得到了广泛而重要的应用,如何提高ASIC研制成功率、降低成本、缩短研制周期,日益成为关注要点.为此,本文主要对超大规模专用集成电路的设计要点、电路仿真和芯片投产等进行介绍和探讨,以便对超大规模专用集成电路的研制有所帮助.     

浅述某超大规模集成电路后工序洁净厂房的设计

一、工程概况 该超大规模集成电路(4M位)后工序洁净厂房工程是中外合资工程,由中国电子工程设计院设计和风险总承包。洁净厂房总面积为4368平方米,其中,生产车间(1000级)洁净面积为3840m_2;工艺走廊(100000级)洁净面积为528m_2。净化送风系统的总送风量为602400米~3/时,大约为50次/时换气。其中1000级部分的气流组织为顶部送风、顶部回风,100000级的工艺走廊完全处于回风区。工程验收的测试方法和数据处理     

国外超大规模集成电路的生产状况

介绍了国外超大规模集成电路的发展趋势,列举了21世纪需要研究的7类集成电路新技术。阐述了超大规模集成电路在武器装备中的作用,美、欧、日、韩今后的发展对策及其集成电路生产厂的主流产品与生产状况。     

药厂洁净室的运行管理

洁净室的软硬件设施是洁净工业能否生产合格产品的前提保证,也是制药企业ＧＭＰ认证的关键指标,本文主要探讨了药厂洁净室运行管理中的一些热点问题,阐明了作者的观战邮运行管理中的一些注意事项,力争在确保产品符合相应的质量要求,制药企业能够顺利通过ＧＭＰ认证的前提下,尽可能地加强管理,减少运行费用,使洁净室能够长期,安全,高效的运行。     

2013年全球集成电路生产企业排名预测

2013年已经过去,全球集成电路产业。继续保持向上态势。分析2013年全球集成电路生产企业营业收入前20名和2013年全球集成电路生产企业成长率前20名排名,可以获得更多集成电路产业的热点信息。对比20年来全球集成电路产业的年度增长状况,增强对集成电路产业的发展信心。     

高斯过程混合模型在含噪输入预测策略下的煤矿瓦斯浓度柔性预测

高斯过程回归是机器学习中解决非线性回归的一种典型回归方法。然而,单一的高斯过程难以拟合非平稳、多模态的时序数据。另外,在实际应用中需要预测的输入数据会受到噪声的干扰。为了克服这些问题,本文提出了含噪输入预测策略下的高斯过程混合回归预测方法（niMGP）,并针对煤矿瓦斯浓度数据进行了参数学习和柔性预测。与其它传统回归方法相比,这种柔性预测方法是在测试输入数据具有噪声干扰的情况下进行预测,使其结果更为鲁棒和准确。本文首先通过模拟实验验证了在具有固定信噪比的测试输入数据上,高斯过程混合模型在含噪输入预测策略下的回归结果在稳定性上优于其传统预测策略下的回归结果。本文进一步选取松藻煤矿中打通一矿的333944号传感器获取的实际瓦斯浓度数据片段,对其进行了适当的数据增强之后,通过实际数据的实验进一步表明,高斯过程混合模型采用含噪输入预测策略在数据回归分析的预测上相比传统预测策略具有更好的稳定性。实际中还可以通过调节测试输入数据中噪声分布的方差来调节预测的灵敏度,达到分级预警的效果。      

控制超大规模集成电路用水中的溶解氧和总有机碳浓度的研究

本文介绍了溶解氧(DO)以及总有机碳(TOC)对超大规模集成电路(ULSI)用水的污染,并列出了高纯水中TOC的浓度与栅氧化缺陷密度的关系数据.研究了影响水中DO的因素以及用各种方法降低TOC的比较,本文设计了用脱氧膜接触器,降低高纯水中的溶解氧.结合用双级反渗透(RO)及电脱盐(EDI) 再加上185nm紫外光照射高纯水,使高纯水中的溶解氧和TOC分别降至0.6μg/L和0.7μg/L,并用键能理论解释了185nm紫外降低TOC的机理.     

基于灰度预测法的我国集成电路产业人才需求研究

当前,全球新一轮集成电路竞争已经拉开序幕,美国、韩国、欧洲、日本和中国台湾地区等主要经济体纷纷发力布局本土产业,集成电路已经成为主要经济体战略竞争和博弈的焦点,与之相对应的人才已经成为关键资源。本文介绍了全球和我国集成电路产业和人才发展情况,并采用灰度预测法对我国集成电路产业人才需求做了预判,对我国集成电路产业人才建设规划具有一定的参考价值。     

基于预测极性动态变换的分支预测框架研究

针对动态分支预测错误率在时间上分布不均匀且高错误率比较集中的特点,该文提出一种可动态变换预测极性的分支预测方法。该方法对未经极性变换的原始动态分支预测错误率进行自适应监测,筛选出原始动态分支预测错误率高于阈值的预测错误高峰期,进而调整预测错误高峰期内分支预测器的预测极性,使经过极性变换的最终动态分支预测错误率在程序运行过程中始终低于设定的阈值。该文同时研究了全局监测、按组监测和局部监测3种分支预测错误率监测方式。实验结果表明,相同硬件资源下该方法比Gshare和Bi-Mode分支预测方法具有更高的分支预测精度。     

基于频谱响应特性的集成电路故障预测技术

提出了一种基于频谱响应特性的集成电路故障预测技术,该技术成功实现了数字芯片SP3232E在故障诊断与故障预测中的应用,并验证了其在电子元器件的故障诊断与故障预测上的可行性与有效性.实验结果表明,该方法的故障诊断准确率高达92％以上;该数字器件延时信号经过频谱分析后的相位与其对应的退化率呈单指数函数关系,且随着扫频频率的减小,器件的相位增加,退化率减小,退化率50％ ～ 80％对应的相位区间可定义为器件的故障诊断阈值或预警区间;在低频下相位的变化速度更慢,故该方法在低频下的故障预测误差更小,故障预测精度更高.     

基于支持向量机的沼气中CH_4浓度预测

组建了沼气检测的实验系统,采用国家标准混合气获取大量的浓度标定数据,分析了目前广泛应用的甲烷浓度预测算法及影响预测结果的因素,讨论了支持向量机在CH4浓度预测中的应用,在此基础上研究了将多通道探测器的电压输出及环境温度共同作为支持向量机的输入,实现CH4浓度的预测。将该方法与线性插值法、多项式回归法、神经网络法等多种方法进行比较,预测结果的平均绝对误差减小了0.44%～1.99%。初步试验结果表明该方法在CH4浓度检测中具有一定的应用前景。     

基于时空演变多重特性建模的近海叶绿素浓度时序预测

近海环境是沿海地区社会经济发展的关键支撑系统,近海环境的持续恶化对海洋经济的可持续发展带来了巨大挑战。叶绿素浓度的反映了水体理化性质的演变规律,对近海生态环境保护具有重要意义。尽管现有时序叶绿素浓度预测方法能从时空数据中挖掘有效信息,揭示时空数据的发展趋势和变化规律,但忽略了时空数据的结构化特征以及外界因素/突发因素对叶绿素浓度的影响。因此,本文提出基于时空演变多重特性建模的近海叶绿素浓度时序预测模型,并由四部分构成:自相关时序预测模块预测叶绿素浓度时序变化规律;多视角空间融合预测模块在构建预测点与其他位置叶绿素浓度空间关联性基础上,考虑海域气象状况,提高了空间叶绿素浓度预测的可靠性;基于环境上下文的突变模块通过对极端因素建模,挖掘突变因素与的叶绿素浓度变化的关联;时空动态聚合模块利用结构化模式,结合时间、空间叶绿素预测结果,实现不同圈层全要素近海叶绿素浓度建模。在渤海叶绿素浓度数据上的实验结果表明,该算法模型极大程度提升了近海叶绿素预测模型的准确性与可靠性。      

乙醇浓度预测的多元线性回归模型建立及验证

设计了由光源、气室、探测器和控制器等组成的非分散红外吸收系统,往气室内通入不同浓度的多组分气体（含有乙醇、二氧化碳和水蒸气）,采用红外光谱仪进行光谱数据采集,得到多组分气体混合光谱图。根据数据集样本求解回归系数,建立了多元线性回归模型,并进行干扰修正以降低二氧化碳和水蒸气对乙醇浓度预测的影响。对建立的多元线性回归模型进行评价,结果表明:模型真实有效且具有良好的线性回归效果,可以用于预测气体浓度,乙醇、二氧化碳和水蒸气浓度预测误差均在可接受的范围之内,其中乙醇浓度预测误差最小,不超过2.0×10-4。通过干扰修正尽可能排除二氧化碳和水蒸气的干扰,能够较准确地预测乙醇浓度。