Local Scrubber的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

使用LSTM模型進行洗滌器異常檢測分析-半導體設備AI化案例研究

為了解決Local Scrubber的問題，作者黃國書 這樣論述：

隨著全球科技創新潮流，持續帶動各產業的轉型與成長，受益於物聯網、AI人工智慧、5G通訊、雲端運算及電動車等新技術的興起，其中的核心產業-半導體，需求持續擴大呈顯著成長趨勢。根據SEMI（國際半導體產業協會）5月公布數據顯示，截至今年4月，半導體設備出貨量持續創新高，較去年同期成長49.5%。SEMI分析，主要受益於AI人工智慧、5G、物聯網、電動車對晶片的需求提升，全球矽晶圓出貨量預計保持成長趨勢，自2020年以來增長2.4%，提升到2021、2022年的5%與5.3%，並延續到2023年。據研究機構公布預測指出，基於晶片供應缺口，半導體供不應求的局勢可能將延續，至2022年晶片報價仍有10

~20%的上漲空間。回溯半導體業的歷史軌跡，每當在市場停滯時期，由創新技術及應用所推動而再度大幅成長，如90年代的網際網路的興起、2007年iPhone的出現，而如今隨著AI人工智慧的持續推展、以及5G與電動車的興起，將有望長期帶動半導體業的產值持續成長。其中AI人工智慧在全球資訊科學研究已成未來趨勢，「深度學習(deep learning)」與「機器學習(Machine learning)」便是人工智慧其中重要的一塊，透過深度學習建立LSTM模型，將模型訓練後狀況與測試資料進行比對，然後與半導體設備洗滌器資料進行異常檢測分析。

次微米級顆粒控制的微粒凝聚生長慣性衝擊器(PCGII)

為了解決Local Scrubber的問題，作者楊金漢 這樣論述：

在半導體產業中的處理室或局部高溫洗滌塔所產生的細顆粒物（PM2.5），其排放通常沒有妥善處裡，成為白煙排放的主要來源。一種被稱為微粒凝結生長慣性衝擊器（PCGII）的新型控制設備，它是結合了冷凝增長室和多噴嘴慣性衝擊器，且帶有濕式衝擊板，以提高顆粒的去除效率。在濕式衝擊板上的中心具有連續不斷的水流，可以洗去沉積的顆粒並使其保持清潔。藉由在PCGII中混合的飽和蒸汽及氣溶膠而生成過飽和條件，可使細微粒增長為微米級的液滴，再由帶有多個噴嘴的慣性衝擊器於低壓降的情況下去除，同時具有非常陡峭的效率曲線及高效控制。PCGII於60分鐘的測試下，顯示出高穩定的控制效率，對於去除Nacl微粒（直徑：0.0

5至1微米；中數直徑：0.1微米），以數目為基礎(number-based)有93.1%，以質量為基礎(mass-based)有94.0%。在其它的高濃度氣溶膠也觀察到相似的高效率，在45分鐘的測試下，奈米TiO2（直徑：0.05至1微米；中數直徑：0.25微米）的控制效率分別超過99.7%(number-based)及99.0%(mass-based)。在20分鐘的測試下，艾蒿煙（銀艾草；艾草菸）（直徑：0.05至1微米：中數直徑：0.17微米），效率分別為88.5%(number-based)及86.7%(mass-based)。由於有連續不斷的洗滌水在清潔衝擊板表面，因此未觀察到顆粒負載

效應。目前PCGII的壓降範圍為2.35±0.1KPa，已低於先前研究中使用相同微粒增長法之高效文氏洗滌管的4.4KPa。