IEDM は、2023 年のカンファレンスで初めてサステナビリティ セッションを開催しました。私は招待論文を発表した著者の一人でした。以下は私のプレゼンテーションの概要です。
実施要請
国連から[1]:
「気候変動は私たちの時代を決定づける問題であり、私たちは決定的な瞬間にいます。」
「今日抜本的な行動を起こさなければ、将来これらの影響に適応することはより困難になり、コストがかかることになるでしょう。」
確立された基本的な科学的関連性がいくつかあります。
- 地球の大気中の温室効果ガス (GHG) の濃度は、地球の平均気温に直接関係しています。
- 産業革命の時代以来、濃度は着実に上昇しており、それに伴い地球の平均気温も上昇しています。
2 つの部分からなる問題
私たちは、GHG 排出量の削減を 2 つの部分からなる問題として捉えています。
- 二酸化炭素排出量を削減するための将来のプロセスとテクノロジーを設計します。
- しかし…既存の施設やプロセスからの炭素排出量も削減する必要があります。
将来のプロセスの課題と既存のプロセス/施設への対処方法の両方を理解するには、炭素排出量の詳細なモデリングが必要です。
カーボンモデル
ここで説明するカーボン モデルは、2010 年以来業界で広く使用されている以前の IC Knowledge の戦略的コストおよび価格モデルに基づいています。この時点で、戦略的モデルは十分に精査されています。 TechInsights は 2022 年 XNUMX 月に IC Knowledge を買収しました。
戦略的モデル – 3mm の初期のプロセスから将来のプロセスまでをカバーする 300D NAND、DRAM、ロジックをモデル化します。現在、このモデルは 167 ~ 300mm のファブと 220 の企業固有のプロセス フローをカバーしています。
このモデルは、電気、水道、天然ガスの要件を含む詳細な機器セットを計算します。材料タイプごとの詳細な材料消費量も計算されます。
モデルはファブベースです!これは、校正と検証に関して重要なポイントです。企業の工場サイトごと、企業の国ごと、企業全体の場合など、さまざまな GHG 排出データが入手可能です。サイトを構成するファブ、企業が国内に持つすべてのファブ、または企業が持つすべてのファブをモデル化する機能により、調整と検証が可能になります。
カーボンモデルは現在 300mm のみですが、ウェハサイズの追加を検討中です。 SEMI によると、300 年に世界中で出荷される数百万平方インチのシリコンの約 70% が 2023mm に相当します。
カーボン モデルには、GLOBALFOUNDRIES、Intel、Kioxia、Micron Technology、SK Hynix、Samsung、TSMC、YMTC が含まれます。これら 77 社は、世界の 300mm ウェーハ製造能力の約 2% を占めています [300]。私たちはモデルの対象範囲をすべての XNUMXmm ファブに拡大することを検討しています。
GHG 排出量に関して、カーボンモデルは、化石燃料およびプロセス化学物質のオンサイト燃焼からのスコープ 1 排出量と、購入した電力からのスコープ 2 排出量をカバーしています (少数のケースでは、オンサイトで発電されてスコープ 1 排出量になります)。
電力モデリング
一部の半導体企業は、「2% 再生可能エネルギー」を使用しているため、スコープ 100 の電力排出はないと主張しています。これには XNUMX つの問題があります。
- 再生可能エネルギーには、再生可能とみなされながらもカーボンフリーではない燃焼バイオマスが含まれます。これは、現時点で私たちが関心を持っている国の電力生産の重要な部分ではありませんが、2015 年に遡ると、アイルランドは電力供給の 12% 以上を泥炭の燃焼によって生産していました [3]。
- はるかに大きな問題は、グリーンピースによると、2021 年に半導体業界の「再生可能エネルギー」の 84% が再生可能エネルギー証明書 (REC) によるものであったということです [4]。 REC は、既存の再生可能エネルギー プロジェクトを代表する金融商品です。 REC を購入しても、送電網に新たな再生可能エネルギーが追加されるわけではありません。このため、REC は再生可能エネルギー調達の中で最も影響が少ない形式の XNUMX つです。
TechInsights のモデリング ポリシーでは、REC を考慮せず、電力供給の炭素強度に基づいて炭素排出量をモデル化します。これは国ごとに推定されていますが、米国に拠点を置くファブについては州ごとに推定されています。社内で生成された場合、または特定できた場合は電力購入契約を通じてカーボンフリー電力を計上します。それは私たちにとって現在も研究が続けられている分野です。
モデリングに使用する国別の過去、現在、および予測される炭素強度を図 1 に示します。
図 1. 国別の電力の炭素排出原単位。
実線は Our World in Data からのもので、点線の予測は、IEA の Web サイトではもう入手できない地域別の予測を適用したものです。
炭素強度を適用するには、まず工場で使用される電力量を推定する必要があります。カーボン モデルは詳細な機器セットのモデリングを行うため、機器ごとに電気使用量を適用することから始めます [5]、[6]、[7]、[8]。 EUV装置は、線量がスループット、ひいては電力使用量に大きな影響を与えるため、特に注目を集めています。施設の電気使用量は、プロセスと施設の特性に基づいて推定されます。図 2 は、論理ノードごとの電力使用量を示しています。
図 2. ロジック ノード別の電力使用量。
図2では、灰色のバーは施設の電力使用量、青色のバーはEUVを含まない機器の電力使用量、オレンジ色のバーは0.33NA EUVシステム、黄オレンジ色のバーは0.55NA(高NA)EUVシステムの電力使用量を示しています。点線は設備による電力使用量の割合です。
この図には、強調したい 3 つの興味深い側面があります。
- 図 2 の論理ノードは TSMC に基づいています。 7nm では、TSMC は光学ベースのプロセス (7nm) を導入し、次に EUV ベースのプロセス (7nm+) を導入しました。 EUV 装置は DUV システムよりもかなり多くの電力を使用しますが、EUV は複雑なマルチパターニングのステップを XNUMX 回の露光に置き換え、結果として電力使用量の純削減につながります。
- 14A ノードでは、EUV マルチパターニングを必要とする 0.33NA EUV と 14A+ を、マルチパターニングを排除した高 NA EUV と比較しました。この場合も、純電力使用量が削減されました。
- 点線は、SEMATECH の調査と一致して、130nm から 40nm までの装置が総電力使用量の約 43% を占めていたことを示しています。 EUV が使用される前は、装置が総電力消費量の 40% ~ 50% を占めることが判明しましたが、EUV が使用されると、装置は総電力消費量の 50% から 55% を占めるようになります。
私たちは、モデル化された電力使用量を、全社 (GF および SK Hynix)、台湾の TSMC、および 4 つのサイトのインテルの XNUMX 社の電力使用量データと比較しました。サイトの活動を過小評価していると思われるインテル オレゴン州を除いて、一致は優れています。レベル。インテル オレゴンは開発拠点であり、最近、計算に使用したよりも多くの活動がそこで行われていることと一致する新しいデータを受け取りました。全体的に見て、計算に自信が持てるようになりました。
燃焼
化石燃料の現場燃焼には、次の 5 つの用途があります。
- オンサイト発電 (いくつかの工場では天然ガスを使用して発電を行っています)。
- 施設の熱。
- 逆浸透の前に水を予熱します。逆浸透は超純水生成の重要なステップであり、水が温かい場合、逆浸透による除去水と比較した良質な水の割合が高くなります。
- 一部の除害システム - 一部のシステムでは、過フッ素化化合物を燃焼して破壊するために天然ガスが使用されています。
- 補給空気の加熱と再加熱。ウェーハ製造工場には、装置から化学ガスを除去するための排気があり、排気を「補う」ために施設の外部から空気を導入する必要があります。寒い季節には、静電気の制御とフォトレジストの性能を高めるために、空気を室温まで加熱し、加湿する必要があります。暑い季節には、補給空気を室温以下に冷却して空気を除湿し、その後室温まで再加熱します。
プロセスケミカル
図 3 は、プロセス装置を通って大気中に排出されるプロセスガスの流れを、等価炭素値に換算して示しています。
図 3. プロセス化学物質の排出。
図 3 より:
- プロセス化学薬品はプロセス チャンバーに入り、エッチング反応で分解されるか、堆積反応で膜の一部になることで、一部が利用されます。初期投入量に 1-利用率を乗じたものが、排気中のプロセス化学物質の量になります。
- プロセスチャンバーの排気は、処理化学物質の一部が非温室効果ガス化学物質に分解されるか、何らかの媒体に吸収される除害システムに入る可能性があります。除害システムから排出される化学物質は、チャンバー排気からの入力に除害の 1 を乗じたものになります。
- 最後に、地球温暖化係数 (GWP) を適用して、プロセス化学物質を二酸化炭素相当物に変換します。基本的に、化学物質の寿命と化学物質が反射する熱の量を組み合わせて、1 グラムの化学物質と 1 グラムの二酸化炭素の影響を比較します。
図 4 は、ウェーハ製造工場にとって対象となる化学物質の使用率、削減、および GWP 値を示しています。
図 4. プロセス化学物質の排出係数。
図 4 の利用率と削減率は主に IPCC 2019 の改良版 [9] に基づいています。 GWP 値は主に IPCC AR5 [10] からのものです。
図 4 の全体的な影響の列は、1 利用価値と 1 削減価値を乗算し、GWP を乗算したものです。これにより、化学物質の影響の全体像が得られます。全体的な影響が大きい化学物質は、一般的に GWP 値が高いものですが、N2O は、GWP が比較的低いにもかかわらず、比較的大きな影響を及ぼします。最多N2O は低温酸化物ベースの膜堆積に使用されますが、利用率は非常に低く [8]、削減も比較的低いです。
興味深いことに、IPCC の削減値は一般に 5% 以上であるにもかかわらず、米国では温室効果ガスの大規模排出者は削減効率を EPA に報告する必要があり、報告された削減値ははるかに低いです。図 XNUMX は、炭素モデルでカバーされた米国の工場サイトについて報告された削減効率を示しています。
図 5. 米国に拠点を置く最先端 300mm ファブの報告された削減値。
EPA の報告ルールにより、報告される削減値が実際の削減量よりも少なくなる可能性があることに注意する必要がありますが、報告された削減値を使用してこれらのファブをモデル化すると、排出量の報告値と一致する排出量が得られることにも注意してください。軽減額はそれほど遠くないと思います。また、他のいくつかの国のファブでは削減値がより高く、炭素モデルの対象となる世界中のファブでは削減値がより高いと考えていることにも注意してください。平均的な削減は約 70% であると考えています。
モデルの検証
炭素モデルのセクションで説明したように、個々のファブをモデル化する機能を使用して、モデルで計算された排出量と実際に報告された排出量を比較できます。
図 6 では、4 社と合計 3 の工場を代表する 15 つのサイトからの EPA サイト排出量データが合計され、それらの同じ工場のモデル化されたデータと比較されました。
図 6. 米国サイトの EPA データに基づくモデル検証。
図 6 からわかるように、カテゴリごとの一致は優れています。合計 4 つのサイトの一致は、個別のサイトごとの一致よりも優れていることに注意してください。
図 6 のサイトは、28nm から 4nm までのロジック プロセスを表しています。
図 7 では、モデルがサイト、国、または企業ごとの総 GHG 排出量に対して検証されています。
図 7. 企業レポートに対するモデルの検証。
図 7 では、マイクロン シンガポールが 3D NAND ファブ、マイクロン日本と台湾が DRAM ファブ、TSMC 台湾がロジック ファブ、SK Hynix Company が 3D NAND および DRAM ファブ、キオクシア四日市が 3D NAND を表しています。このプロットで報告されたデータは、企業の ESG レポートからのものです。
もう一度言いますが、試合は素晴らしいです。
モデルの結果
ロジック トランジスタの密度は増加し続けていますが、以前はその速度が遅くなりましたが、これはプロセス ステップとマスク層の数の点でますます複雑なプロセスによって達成されています。 3D NAND ビット密度は、層数の増加によって増加しており、その結果、メモリスタックの高さが高くなり、より多くの堆積およびエッチング化学薬品が必要になります。 DRAM のビット密度も増加していますが、これもプロセス ステップとマスク層の増加により、以前よりもゆっくりと増加しています。
図 8 は、「ノード」ごとのロジック、3D NAND、および DRAM のモデル化されたエミッションを示しています。
図 8. モデル化された排出量。
図 8 は、台湾で実行されている TSMC タイプのロジック プロセスのロジック排出量を示しており、2023 年の台湾の電気二酸化炭素排出量と 70% の削減効率を実現しています。提示された 3D NAND および DRAM の値は、2023 年の韓国の電気二酸化炭素排出量と 70% 削減を前提として韓国で実行される Samsung プロセスのものです。
ロジックの場合、最大の要因はスコープ 2 の電力による二酸化炭素排出量であり、台湾は最先端の 300mm ファブが位置する国の中で電力の二酸化炭素排出量が最も高いことに注意する必要があります。 3D NAND の場合、層数/スタック高さの増加により、スコープ 1 のプロセス化学物質とスコープ 2 の電気使用量が増加します。 DRAM スコープ 2 の場合、計画されている 3D DRAM プロセスが導入されるまでは、電気排出が最大の炭素排出源となります。 3D DRAM プロセスには非常に高いメモリ スタックがあり、大量の堆積とエッチング化学薬品の使用が必要です。
二酸化炭素排出量を劇的に削減する機会は複数あります。
- スコープ 2 の電力排出量は、風力、原子力、水力、太陽光などの低炭素排出電力源に切り替えることで削減できます。
- 最大 99% の削減効率を持つ削減システムが利用可能です [11]。
- 炭素排出量の少ないプロセス化学薬品を既存の排出量の多いプロセス化学薬品に置き換えることができます。今年の VLSI Technology カンファレンスで、東京エレクトロンは、非 GHG 化学薬品とより高いエッチング速度で 3D NAND スタックをエッチングできる極低温エッチャーを発表しました。また、チャンバーのクリーニングは通常 SF で行われます。6 またはNF3 フッ素の配達媒体として機能します。どちらのガスも高い GHG GWP 値を持っています。 SFの代わりに6 およびNF3、F2 GWP が 0 または COF の場合2 GWP が 1 のものも置き換えることができます。これらのガスの GWP は 0 または 1 ですが、チャンバー内で他の種と結合して高 GWP 分子を生成する可能性があることに注意してください。
図 9 は、2030A ロジック プロセス、10 層 1,000D NAND プロセス、および 3 層 80D DRAM プロセスの 3 つのシナリオに基づいた XNUMX 年の排出量を示しています。
図 9. 2030 年の二酸化炭素排出量。
いずれの場合も、2023 年の値は、2023 年の電力による二酸化炭素排出量と現在のプロセス化学薬品による 70% 削減を前提としています。 2023 年 – 可能性の高いシナリオは、図 2030 から予測される 1 年の電力二酸化炭素排出量、90% 削減、および新しいメモリ エッチング システム/化学薬品に基づいています。最後に、2030 年 – 可能性は、電力 24 キロワット時あたりの CO2 換算量 48g に基づいています (太陽光発電は 24、水力発電は 12、風力発電と原子力は 5 [XNUMX])。
まとめ
TechInsights Carbon モデルは、以前の IC Knowledge の戦略的コストおよび価格モデルに基づいて開発されました。カーボンモデルにより、最先端企業の300mm加工を詳細に比較できます。電源、燃焼、プロセス化学物質の利用、削減、GWP がすべてモデル化されています。炭素モデルには、企業固有の広範なデータが含まれています。カーボン モデルは現在 TechInsights から入手できます。
参考文献
【1] https://www.un.org/en/global-issues/climate-change
[2] TechInsights 300mm 時計データベース。
【3] https://www.seai.ie/data-and-insights/seai-statistics/key-statistics/electricity/
[4] 目に見えない排出量: 2030 年までの技術サプライチェーンの排出量と電力消費量の予測」グリーンピース。
[5] Bardon 他、「持続可能性を含む DTCO: ロジック テクノロジの電力-性能-面積-コスト-環境スコア (PPACE) 分析」IEDM (2020)。
[6] ASML 2022 年次報告書、83 ページ。
[7] Smeets 他、「大量生産のための 0.33 NA EUV システム」、SPIE (2022)
[8] テックインサイト
【9] https://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/2019rf/pdf/3_Volume3/19R_V3_Ch06_Electronics.pdf
【10] https://www.ipcc.ch/report/ar5/wg1/
【11] https://www.ebara.co.jp/en/products/details/FDS.html
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