IEDM은 사상 처음으로 2023년 컨퍼런스에서 지속가능성 세션을 개최했습니다. 저는 초청 논문을 발표한 저자 중 한 명이었습니다. 다음은 제가 발표한 내용을 요약한 것입니다.
클릭 유도 문안 (call to action)
UN에서 [1]:
“기후 변화는 우리 시대의 결정적인 문제이며, 우리는 결정적인 순간에 있습니다.”
“지금 과감한 조치를 취하지 않으면 미래에 이러한 영향에 적응하는 것이 더 어렵고 비용도 많이 들 것입니다.”
몇 가지 기본적인 잘 확립된 과학적 연관성이 있습니다:
- 지구 대기의 온실가스(GHG) 농도는 지구의 평균 지구 온도와 직접적으로 연관되어 있습니다.
- 산업혁명 이후 농도는 꾸준히 상승해 왔으며, 이에 따라 지구의 평균 기온도 상승했습니다.
두 부분으로 구성된 문제
우리는 GHG 배출 감소를 두 가지 문제로 봅니다.
- 탄소 배출을 줄이기 위한 미래 프로세스와 기술을 설계합니다.
- 하지만… 기존 시설과 공정에서 발생하는 탄소 배출량도 줄여야 합니다.
미래의 프로세스 과제와 기존 프로세스/시설을 해결하는 방법을 모두 이해하려면 탄소 배출에 대한 상세한 모델링이 필요합니다.
탄소 모델
여기에 설명된 탄소 모델은 2010년부터 업계에서 널리 사용된 이전 IC 지식 전략적 비용 및 가격 모델을 기반으로 합니다. 현재 전략적 모델에 대한 검증이 잘 되어 있습니다. TechInsights는 2022년 XNUMX월에 IC Knowledge를 인수했습니다.
전략적 모델 – 3mm의 초기 프로세스부터 미래 프로세스까지 포괄하는 300D NAND, DRAM 및 로직을 모델링합니다. 현재 이 모델은 167~300mm 팹과 220개의 회사별 프로세스 흐름을 다루고 있습니다.
이 모델은 전기, 물, 천연가스 요구 사항을 포함하여 세부 장비 세트를 계산합니다. 자재 유형별 세부 자재 소비량도 계산됩니다.
모델은 Fab 기반입니다! 이는 교정 및 검증에 있어 핵심 사항입니다. 다양한 GHG 배출 데이터가 제공되며, 어떤 경우에는 회사 제조 시설별로, 어떤 경우에는 회사의 국가별로, 어떤 경우에는 회사 전체에 대해 사용 가능합니다. 현장을 구성하는 팹, 회사가 한 국가에 보유하고 있는 모든 팹, 회사가 보유하고 있는 모든 팹을 모델링하는 기능을 통해 보정 및 검증이 가능합니다.
Carbon 모델은 현재 300mm에 불과하지만 웨이퍼 크기를 추가하는 방안을 연구하고 있습니다. SEMI에 따르면 300mm는 70년에 출하된 전세계 수백만 제곱인치의 실리콘 중 약 2023%를 차지합니다.
탄소 모델에는 GLOBALFOUNDRIES, Intel, Kioxia, Micron Technology, SK Hynix, Samsung, TSMC 및 YMTC가 포함됩니다. 이들 77개 회사는 전 세계 300mm 웨이퍼 팹 용량의 약 2%를 차지합니다[300]. 우리는 모든 XNUMXmm 팹으로 모델 적용 범위를 확대하는 것을 조사하고 있습니다.
GHG 배출 측면에서 탄소 모델은 화석 연료 및 공정 화학 물질의 현장 연소로 인한 범위 1 배출과 구매한 전기로 인한 범위 2 배출을 다룹니다(몇몇 경우에는 전기가 현장에서 생성되어 범위 1 배출이 됨).
전기 모델링
일부 반도체 회사들은 “2% 재생에너지”를 사용하기 때문에 Scope 100 전기 방출이 없다고 주장하고 있습니다. 여기에는 두 가지 문제가 있습니다.
- 재생 가능 에너지에는 재생 가능한 것으로 간주되지만 탄소가 없는 바이오매스를 태우는 것이 포함됩니다. 이는 현재 우리가 관심을 갖고 있는 국가의 전력 생산에서 중요한 부분은 아니지만, 2015년 아일랜드는 이탄 연소를 통해 전력 공급의 12% 이상을 생산했습니다[3].
- 훨씬 더 큰 문제는 그린피스에 따르면 2021년 반도체 산업의 '재생에너지' 중 84%가 재생에너지인증서(REC)에서 나왔다는 점이다[4]. REC는 기존 재생에너지 프로젝트를 대표하는 금융상품입니다. REC 구매로 인해 그리드에 새로운 재생 가능 에너지가 추가되지는 않습니다. 이러한 이유로 REC는 재생 에너지 조달의 가장 영향력이 가장 적은 형태 중 하나입니다.
REC를 고려하지 않고 전력 공급의 탄소 집약도를 기반으로 탄소 배출량을 모델링하는 것이 TechInsights의 모델링 정책입니다. 이는 주별로 추정하는 미국 기반 팹을 제외하고 국가별로 추정한 것입니다. 현장에서 생성된 경우 또는 식별할 수 있는 경우 구매 전력 계약을 통해 무탄소 전기를 설명합니다. 이는 우리가 계속 연구하고 있는 분야입니다.
우리가 모델링에 사용하는 국가별 과거, 현재 및 예상 탄소 집약도는 그림 1에 나와 있습니다.
그림 1. 국가별 전력의 탄소 집약도.
실선은 Our World in Data에서 가져온 것이며 점선 예측은 IEA 웹사이트에서 더 이상 사용할 수 없는 지역별 예측을 적용한 것입니다.
탄소 집약도를 적용하려면 먼저 팹에서 사용하는 전력량을 추정해야 합니다. Carbon Model은 상세한 장비 세트 모델링을 하기 때문에 장비별 전기 사용량을 적용하는 것부터 시작한다[5],[6],[7],[8]. EUV 장비는 처리량과 그에 따른 전기 사용량에 큰 영향을 미치기 때문에 특히 주목을 받습니다. 설비 전기 사용량은 공정 및 설비 특성을 토대로 추정됩니다. 그림 2는 로직 노드별 전기 사용량을 보여줍니다.
그림 2. 로직 노드별 전기 사용량
그림 2에서 회색 막대는 시설 전기 사용량, 파란색 막대는 EUV를 제외한 장비 전기 사용량, 주황색 막대는 0.33NA EUV 시스템, 노란색-주황색 막대는 0.55NA(높은 NA) EUV 시스템 전기 사용량입니다. 점선은 장비로 인한 전기 사용량의 비율입니다.
내가 강조하고 싶은 그림에는 세 가지 흥미로운 측면이 있습니다.
- 그림 2의 논리 노드는 TSMC를 기반으로 합니다. 7nm에서 TSMC는 광학 기반 프로세스(7nm)를 도입한 다음 EUV 기반 프로세스(7nm+)를 도입했습니다. EUV 장비는 DUV 시스템보다 훨씬 더 많은 전력을 사용하지만 EUV는 복잡한 다중 패터닝 단계를 단일 노출로 대체하여 전력 사용량을 순으로 줄입니다.
- 14A 노드에서는 EUV 멀티패터닝이 필요한 0.33NA EUV를 14A+와 멀티패터닝을 제거하는 High NA EUV와 비교했으며 다시 한번 전기 사용량이 순 감소했습니다.
- 점선은 SEMATECH 연구에 따르면 130nm에서 40nm까지 장비가 전체 전기 사용량의 약 43%를 차지한다는 것을 보여줍니다. EUV가 사용되기 전에는 장비가 40%~50%를 차지했으며, EUV가 사용된 후에는 장비가 총 전력 소비의 50%~55%를 차지했습니다.
모델링된 전기 사용량을 회사 전체(GF 및 SK 하이닉스), 대만의 TSMC, 4개 사이트의 Intel 등 두 회사의 전기 사용량 데이터와 비교했는데 사이트 활동을 과소평가하고 있다고 생각되는 Intel Oregon을 제외하고는 일치가 뛰어났습니다. 수준. Intel Oregon은 개발 현장이며 최근 우리는 이러한 계산에 사용한 것보다 더 많은 활동과 일치하는 새로운 데이터를 받았습니다. 전반적으로 이는 계산에 대한 자신감을 줍니다.
연소
화석 연료의 현장 연소는 5가지 용도로 사용됩니다.
- 현장 발전(일부 공장에서는 천연가스를 사용하여 발전).
- 시설열.
- 역삼투압을 실행하기 전에 물을 예열하세요. 역삼투는 초순수 생성의 핵심 단계이며, 물이 따뜻할 경우 역삼투에서 배출된 물에 비해 좋은 물의 비율이 더 높습니다.
- 일부 저감 시스템 - 일부 시스템에서는 과불화 화합물을 연소하여 파괴하기 위해 천연가스가 사용됩니다.
- 보충 공기의 가열 및 재가열. 웨이퍼 팹에는 장비에서 화학 연기를 제거하기 위한 배출 공기가 있으며, 배출 공기를 "보충"하기 위해 시설 외부에서 공기를 가져와야 합니다. 추운 날씨에는 정전기 제어 및 포토레지스트 성능을 위해 공기를 실온으로 가열하고 가습해야 합니다. 더운 날씨에는 보충 공기를 실온 이하로 냉각시켜 공기를 제습한 다음 실온으로 재가열합니다.
공정 화학 물질
그림 3은 등가 탄소 값으로 변환하여 공정 장비를 통해 대기로 공정 가스의 흐름을 보여줍니다.
그림 3. 공정 화학물질 배출.
그림 3에서:
- 공정 화학물질은 식각 반응에서 분해되거나 증착 반응에서 필름의 일부가 되어 일정 비율이 활용되는 공정 챔버로 들어갑니다. 초기 투입량에 1-활용을 곱한 값은 배기가스 내 공정 화학물질의 양입니다.
- 공정 챔버 배기가스는 공정 화학물질의 일부가 비온실가스 화학물질로 분해되거나 일부 매체에 흡수되는 저감 시스템으로 들어갈 수 있습니다. 저감 시스템에서 배출되는 화학물질은 챔버 배기에서 유입되는 유입량에 1 저감을 곱한 값입니다.
- 마지막으로 지구 온난화 지수(GWP)를 적용하여 공정 화학 물질을 이산화탄소 등가물로 변환합니다. 기본적으로 화학물질의 수명과 화학물질이 반사하는 열의 양을 결합하여 화학물질 1g과 이산화탄소 1g의 효과를 비교합니다.
그림 4는 웨이퍼 팹에서 관심 있는 화학물질의 활용도, 감소 및 GWP 값을 나타냅니다.
그림 4. 공정 화학물질 배출계수.
그림 4의 활용 및 저감 요인은 주로 IPCC 2019 개선 사항[9]에서 나온 것입니다. GWP 값은 주로 IPCC AR5[10]에서 가져온 것입니다.
그림 4의 전체 영향 열은 1-활용 값에 1-저감 값을 곱한 값에 GWP를 곱한 것입니다. 이는 화학물질의 영향에 대한 전반적인 그림을 제공합니다. 전반적으로 높은 영향을 미치는 화학물질은 일반적으로 GWP 값이 높은 화학물질이지만 N2O는 상대적으로 낮은 GWP에도 불구하고 상대적으로 높은 영향을 미칩니다. 대부분의 N2O는 활용도가 매우 낮은 저온 산화물 기반 필름 증착에 사용되며[8] 저감도 상대적으로 낮습니다.
흥미롭게도 IPCC 저감 값은 일반적으로 5%가 넘지만 미국의 대규모 온실가스 배출업체는 저감 효율성을 EPA에 보고해야 하며 보고된 저감 값은 훨씬 낮습니다. 그림 XNUMX는 탄소 모델에서 다루는 미국 내 팹 현장에 대해 보고된 저감 효율성을 보여줍니다.
그림 5. 미국 기반 첨단 300mm Fab에 대해 보고된 감소 값.
EPA 보고 규칙에 따라 보고된 감소 값이 실제 감소 값보다 낮을 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 그러나 보고된 감소 값을 사용하여 이러한 팹을 모델링할 때 배출에 대해 보고한 것과 일치하는 배출량을 얻습니다. 나는 저감 가치가 그리 멀지 않다고 생각합니다. 또한 나는 탄소 모델에 포함된 공장의 경우 일부 다른 국가 및 전 세계 공장의 경우 감소 값이 더 높다고 생각하며 평균 감소는 약 70%라고 생각합니다.
모델 검증
탄소 모델 섹션에서 논의한 바와 같이, 개별 제조공장을 모델링하는 기능을 사용하여 모델 계산된 배출량과 실제 보고된 배출량을 비교할 수 있습니다.
그림 6에서는 4개 회사와 총 3개 제조 공장을 대표하는 15개 현장의 EPA 현장 배출 데이터를 합산하여 동일한 제조 공장에 대해 모델링된 데이터와 비교했습니다.
그림 6. 미국 현장의 EPA 데이터를 기반으로 한 모델 검증.
그림 6에서 볼 수 있듯이 카테고리별 매칭이 매우 우수하다. 개별 사이트별 매칭보다 총 4개 사이트의 매칭이 더 좋다는 점에 유의해야 합니다.
그림 6의 사이트는 28nm에서 4nm까지의 로직 프로세스를 나타냅니다.
그림 7에서 모델은 현장, 국가 또는 회사별 총 GHG 배출량에 대해 검증되었습니다.
그림 7. 회사 보고서에 대한 모델 검증.
그림 7에서 Micron Singapore는 3D NAND 팹을 나타내고, Micron Japan과 대만은 DRAM 팹, TSMC Taiwan은 로직 팹, SK Hynix Company는 3D NAND 및 DRAM 팹, Kioxia Yokkaichi는 3D NAND를 나타냅니다. 이 플롯에 보고된 데이터는 회사 ESG 보고서에서 나온 것입니다.
다시 한번 말하지만, 경기는 훌륭했습니다.
모델 결과
로직 트랜지스터 밀도는 과거에는 느린 속도였지만 계속해서 증가하고 있으며, 이는 공정 단계 및 마스크 레이어 수 측면에서 점점 더 복잡해지는 공정을 통해 달성됩니다. 3D NAND 비트 밀도는 레이어 수가 증가하여 더 많은 증착 및 에칭 화학 물질이 필요한 메모리 스택이 커짐에 따라 증가하고 있습니다. DRAM 비트 밀도도 증가하고 있지만, 공정 단계와 마스크 레이어 증가로 인해 다시 한 번 과거보다 속도가 느려졌습니다.
그림 8은 "노드"별로 로직, 3D NAND, DRAM에 대해 모델링된 방출을 보여줍니다.
그림 8. 모델링된 배출량.
그림 8에서는 2023년 대만 전기 탄소 배출량과 70% 저감 효율로 대만에서 실행되는 TSMC 유형 논리 프로세스에 대한 논리 배출을 제시합니다. 제시된 3D NAND 및 DRAM 값은 2023년 한국의 전기 탄소 배출량과 70% 감소를 기준으로 한국에서 운영되는 삼성 프로세스에 대한 것입니다.
논리의 경우 가장 큰 기여자는 범위 2 전기 탄소 배출입니다. 대만은 최첨단 300mm 팹이 위치한 모든 국가 중 가장 높은 탄소 배출량을 보유하고 있다는 점에 유의해야 합니다. 3D NAND의 경우 레이어 수/스택 높이가 증가하면 범위 1 공정 화학 물질 및 범위 2 전기 사용량이 증가합니다. DRAM 범위 2의 경우 전기 방출은 예상되는 3D DRAM 프로세스가 도입될 때까지 가장 큰 탄소 배출원입니다. 3D DRAM 공정에는 많은 증착 및 식각 화학 물질 사용이 필요한 매우 큰 메모리 스택이 있습니다.
탄소 배출을 획기적으로 줄일 수 있는 여러 가지 기회가 있습니다.
- Scope 2 전기 배출량은 풍력, 원자력, 수력 또는 태양광과 같은 저탄소 배출 전력원으로 전환하여 줄일 수 있습니다.
- 최대 99%의 저감 효율을 갖춘 저감 시스템을 사용할 수 있습니다[11].
- 저탄소 배출 공정 화학은 기존의 고배출 화학을 대체할 수 있습니다. 올해 VLSI 기술 컨퍼런스에서 Tokyo Electron은 비 GHG 화학 물질과 더 높은 식각 속도로 3D NAND 스택을 식각할 수 있는 극저온 식각 장치를 공개했습니다. 또한 챔버 청소는 일반적으로 SF로 수행됩니다.6 또는 NF3 불소 전달 수단으로 작용합니다. 두 가스 모두 높은 GHG GWP 값을 가지고 있습니다. SF 대신6 및 NF3F2 GWP가 0 또는 COF인 경우2 GWP가 1인 것으로 대체될 수 있습니다. 이들 가스의 GWP가 0 또는 1일지라도 챔버 내 다른 화학종과 결합하여 높은 GWP 분자를 생성할 수 있다는 점에 유의해야 합니다.
그림 9는 2030A 로직 프로세스, 10레이어 1,000D NAND 프로세스 및 3레이어 80D DRAM 프로세스에 대한 세 가지 시나리오를 기반으로 3년의 배출량을 보여줍니다.
그림 9. 탄소 발자국 2030.
각각의 경우 2023년 값은 2023년 전력 탄소 배출량과 현재 공정 화학을 통해 70% 감소를 가정한 것입니다. 2023년 가능성 있는 시나리오는 그림 2030의 예상 1년 전기 탄소 발자국, 90% 감소 및 새로운 메모리 식각 시스템/화학을 기반으로 합니다. 마지막으로, 2030년은 킬로와트시 전기당 24g CO2 등가물을 기준으로 합니다(태양열은 48, 수력은 24, 풍력 및 원자력은 12[5]).
결론
TechInsights Carbon 모델은 이전 IC 지식의 전략적 비용 및 가격 모델을 기반으로 개발되었습니다. 탄소 모델을 사용하면 최첨단 기업의 300mm 제작을 자세히 비교할 수 있습니다. 전기 소스, 연소, 공정 화학 물질 활용도, 저감 및 GWP가 모두 모델링됩니다. 탄소 모델에는 광범위한 회사별 데이터가 포함됩니다. 탄소 모델은 현재 TechInsights에서 제공됩니다.
참고자료
[1] https://www.un.org/en/global-issues/climate-change
[2] TechInsights 300mm 시계 데이터베이스.
[3] https://www.seai.ie/data-and-insights/seai-statistics/key-statistics/electricity/
[4] 보이지 않는 배출: 2030년까지 기술 공급망 배출 및 전력 소비에 대한 예측”, 그린피스.
[5] Bardon 외, "지속 가능성을 포함한 DTCO: 로직 기술에 대한 PPACE(전력-성능-면적-비용-환경 점수) 분석", IEDM(2020).
[6] ASML 2022 연례 보고서, 83페이지.
[7] Smeets 외, "대량 제조를 위한 0.33 NA EUV 시스템", SPIE(2022)
[8] 테크인사이트
[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
또한 읽기 :
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- 플라톤ESG. 탄소, 클린테크, 에너지, 환경, 태양광, 폐기물 관리. 여기에서 액세스하십시오.
- PlatoHealth. 생명 공학 및 임상 시험 인텔리전스. 여기에서 액세스하십시오.
- 출처: https://semiwiki.com/events/340325-iedm-2023-modeling-300mm-wafer-fab-carbon-emissions/
- :있다
- :이다
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- :어디
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