摘要：多晶硅还原工序的完善一方面为生产优质多晶硅带来便利，然而同时也增加生产监控的难度。如何减少人力资源的使用和浪费，降低多晶硅还原的成本成为生产多晶硅的一大难题。本文提出在多晶硅还原工序过程中采用智能感知和优化决策的方法，保证生产的多晶硅达到好料标准，减少硅灰芯、菜花芯等坏料的产生的同时，提高多晶硅生产效率，降低生产成本。 关键词：多晶硅；还原工序；智能感知
引言
依托人工智能技术，创新应用到多晶硅新材料制造过程中的生产、设备、安全、质量、物流等全生命周期关键环节，建设智能生产优化控制系统，通过人工智能技术与多晶硅新材制造行业深度融合创新应用，降低多晶硅新材料生产成本，提升产品质量和生产速率，进而提高企业创新能力，产生良好的经济效益和社会效益，形成人工智能技术在多晶硅新材料行业深度融合创新应用的模式和技术标准体系，助推我国多晶硅新材料行业提质增效、转型升级，
实现行业示范引领，进一步提升我国多晶硅新材料行业整体竞争力，促进国内相关行业转型升级和健康可持续发展。
1多晶硅还原生产工艺概述
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多晶硅生产中改良西门子法是其中一项西门子工艺，在1100℃高纯硅芯中，使用高纯氢还原高纯三氯氢硅，硅芯上方完成多晶硅沉积在。这种改良西门子工艺，是以传统西门子工艺为前提进行创新，具备节能降耗、可回收利用的特征，多晶硅生产期间同时有H2、HCl、SiCl4一类的副产物和副产热能产生。使用这种改良西门子法，多晶硅生长阶段多是在还原炉内部操作完成。还原炉包括底盘、炉筒，其中底盘上有分布电极分布，常见的若干对棒还原炉即根据电极对数得名，例如常见的有24对棒还原炉和36对棒还原炉。还原炉底盘在多晶硅重量承载这一方面是不可或缺的部件，也负责承担供电和物料进出、物料分布等，利用底盘的绝缘材料、冷却介质流通管路等，即可实现以上一系列操作功能。还原炉炉筒对于多晶硅而言，也是非常必要的生长空间，还原炉炉筒高度、空间，都会对多晶硅实际产能、电耗指标等造成影响，利用炉筒视镜、冷却介质进回路，便可达到温度与多晶硅生长过程的实时监测目的，并实现设备的冷却。hbv疫苗
2多晶硅还原生产流程
多晶硅还原生产的第一步是装炉，硅芯在底盘电极上安装之后，利用石墨配件进行定位、固定。因为硅芯规格每个生产厂家的标准不同，所以高度通常在2.2m～2.8m之间，截面以圆形、方形为主，直径、边长集中在8mm～15mm。安装完硅芯后，炉筒、底盘需要紧固处理，随之开始试压，确定氮气、氢气置换满足要求，可以切换到待启状态。正式开启炉运行，还原炉内部放置的硅芯，利用高压击穿保证硅芯导电发热，温度以1050℃～1100℃为准，经过氢气空烧后，SiHCl3汽化处理，H2根据相应比例通入到还原炉的内部，红热硅芯表面会产生气相沉积反应，约100h之后，会形成直径为150mm～180mm多晶硅棒。此时可以停炉，利用冷却、置换的方式，摘除硅棒可以得到多晶硅原料棒。随之开始破碎包装处理，形成最终的多晶硅产品。
多晶硅还原生产中使用的还原工艺，高纯度三氯氢硅、氢气，根据摩尔比例加以混合，并投入还原炉内部。还原炉中产生的化学气相沉积，是混合物料处于气态条件时，通电加热到指定温度，在硅芯或是硅棒表面产生的化学反应，即会在硅芯/硅棒表面形成固态硅沉积，也可以理解为原子范畴气态传质。产生反应之后硅芯或者硅棒直径相应增加，直到达
到预定尺寸便会结束[4]。还原炉中的多晶硅沉积，其间存在一些影响因素，如还原炉结构、硅棒布置方法、沉积温度和炉内压力等，上述因素之间相互制约与影响，甚至直接决定了多晶硅沉积质量、单位产品电耗。
3多晶硅生长速率对产业的影响
多晶硅生产过程中，还原生产电耗占据总电耗７８％左右，还原用电成本占据总成本３５％左右，所以生产速率的快慢直接影响多晶硅产量的发挥，也会直接影响生产电力消耗多少，从而影响总体生产成本。如多晶硅生长速率低，单位时间产出的多晶硅产品就少，并且还原电耗、综合成本也会大幅上升；但如多晶硅生长速率过快，也会造成以下严重影响：
（１）生产速率快，硅棒生长不致密，会产生大量珊瑚料，更严重者，硅棒表面会产生毛刺；www.wifiok.info
（２）因前期生长速率过快，硅棒疏松，缝隙深，电流通过能力差，导致硅棒中心局部过热，产生融硅或者倒棒；
（３）如过于加快硅棒生长速率，刻意提高气场温度，就会导致炉内发生严重雾化，产生大量无定形硅，容易对系统管道造成堵塞；同时硅棒表面附着大量低温硅粉，造成硅棒产生夹黑脱层，影响产品质量。因此，对于多晶硅生长速率，需要综合进行考量，根据实际结果不断调整。在能保证产品质量的前提下从多方面进行优化控制，尽量逼近极限值，在电耗和质量之间取得最佳经济效益。
押花材料4智能感知与优化决策流程
多晶硅还原工艺需要投入大量人力物力，成本较高。但由于观察者的主观性强，效果并不理想。随着智能技术的进步，越来越多的智能传感技术被引入。多晶硅新材料行业属于流程化工制造，由于生产工艺参数的频繁变化，操作往往处于大波动状态。设备间过渡过程的调整是基于经验的，难以用数学模型准确描述。随着计算机技术的发展，人工智能技术的应用越来越成熟。使用人工智能领域，辅以必要的数学模型和其他先进的控制手段，来寻和判断这些故障趋势，快速诊断问题，进行信息提示或报警，对复杂过程进行智能化指引，在生产制造管理方面发挥作用，创新生产模式，提高生产效率和产品质量。通过调节和改进生产过程中的参数，对制造中使用的很多机器进行参数设置，收集所有这些数据，优化生产过程。
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硅基新材料在生产中，需经过各种化学反应，过程中有高温、高压状态，同时又有相关的易燃易爆物料，现场的操作人员必须严格按照安全规范操作，开展巡检、设备操作、应急指挥、安全施工、安全预警处置等工作，传统的信息化系统只能实现功能上的需求，并不能进行智能判断和分析，通过利用图像识别、视觉识别、深度学习等人工智能技术，构建安全生产管控智能感知平台。为现场运维人员提供智能检测、故障诊断、巡更防错、操作指导、应急指挥、巡更记录、路径导航、虚拟监控、安全预警等功能，提高感知、分析、行动能力，硅基新材料生产的加工和安全防护能力，打造硅基新材料产业的“特种部队”;为中控室、集控中心管理人员提供远程监控、巡检管理、专家指导等功能，实现现场、远程实时交互、高度集成的综合运维巡检，提高硅基新材料的生产管理水平。
（1）智能感知模块:通过智能感知方式感知还原炉各个条件(原料纯度、H2含量、制冷温度、氮气成分、硅芯直径、还原反应时间、还原反应沉积温度、反应混合气配比、反应气体流量、还原炉内压力)并采集条件信息，为数据管理模块提供实时的还原状况。
（2）数据管理模块:基于智能感知模块预处理后提供的有效数据进行整合并与测评标准进行对比，若符合测评标准则还原炉继续正常运作，不加处理，检查还原结果:若不符合标准则进行优化处理。
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（3）优化决策模块:基于数据管理模块提供的不符合测评标准数据进行阈值计算，得出阈值对比标准条件对反应炉进行处理。
结语
光伏产业发展中多晶硅是非常重要的原材料之一，实际上多晶硅在生产中需要注意的问题与要素比较多，而且这些问题的存在均会对多晶硅质量与应用的效能造成影响。为此，针对多晶硅还原生产，必须综合分析期间可能存在的问题，并且提出有的放矢的控制对策，重点控制裂纹、爆米花问题、还原炉水管震动、硅油等的形成，同时合理设置参数，保证多晶硅还原生产效果满足预期，在生产实践中不断总结经验，改进多晶硅还原生产工艺。
参考文献
[1]陈叮琳，李有斌，李宏盼.原生多晶硅切割方硅芯技术研究[J].中国石油和化工标准与质量，2022，42（4）：171-173.
[2]李有斌，陈叮琳，俞朝.还原炉倒棒原因及改进措施研究[J].中国石油和化工标准与质量，2022，42（3）：47-49.
[3]吴建宏.基于CFD模拟优化多晶硅还原炉内的流场及温度场[J].清洗世界，2021，37（10）：43-44.
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