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室外冰上活動場凍結影響因子之實驗研究

本論文研究室外冰上活動場設於台灣之可行性，以北部某企業總部預計建造台灣首例室外冰上活動場為例建立縮小模型進行實驗。本研究以一冰盤作為縮小模型進行凍結影響因子之測試，實驗過程分為室內及室外二階段。室內實驗以風扇模擬風速以及燈具模擬太陽照度，室外實驗置於企業總部預定設置冰場活動處，以實際天氣現況及分三個時段進行測試。 本研究室內實驗採用五種不同風速、四種照度，及不同風速搭配不同照度，共三種模式及十一種實驗。室外實驗則採用三種時段(早、中、晚)進行實驗。為提供穩定低溫滷水供凍結之用，本研究設計製造一台R-404A低溫滷水機及恆溫滷水槽，供應實驗中所需之低溫滷水，溫度可達-10℃。 在環境溫度19.7~20.3℃、相對濕度47~52%條件下，實驗發現風速低於0.3m/s時不會影響冰盤凍結。在環境溫度20.4~21.1℃、相對濕度47~52%條件下，照度低於3248Lux時不會影響冰盤凍結。在環境溫度18.1~19.2℃、相對濕度47~52%條件下，風速低於0.3m/s及照度低於3248Lux時，不會影響冰盤凍結。在室外實驗部份，在環境溫度17.1~18.7℃、相對濕度70~75%條件下，實驗發現不會影響冰盤凍結。 由實驗發現影響冰盤凍結因子可分為三個部份，第一是環境溫度不可過高，第二是環境風速須控制在0.3m/s以下，第三是環境照度強度須控制3248Lux以下。這其中風速影響最為嚴重，建議需做擋風及遮陽之措施，如此可確保凍結品質及最大經濟效益。實驗也發現，若冰面形成時間太短，則冰表面易受凍脹影響，但是凍結時間具有商業價值，凍結時間太長，則冰上活動場使用率不佳，因此凍結時間須在可接受控制之時間內。

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利用流場可視化技術量測300mm晶圓盒載卸模組(FOUP/LPU)開門時FOUP 內部流場行為之研究

製程中晶圓(wafer)及晶圓傳送盒(FOUP)會受到許多次汙染，以蝕刻製程為例，晶圓經過蝕刻製程, 汙染物以氣態分子汙染物(AMC, Airborne Molecular Contaminant)形式揮發後附著在FOUP壁面，進入下一道製程，附著於FOUP壁面的AMC可能再次揮發，並附著於下一批晶圓，如此反覆幾道程序，會嚴重影響晶圓的製程良率，所以製程時FOUP開門瞬間的氣流場非常重要。本實驗建立一套完整測試流程，利用流場可視化技術，針對不同FFU下吹氣流流速下，量測FOUP/LPU在連續晶圓盒載卸動作下FOUP內部之流場行為及內部容易滯留汙染微粒之區域。實驗量測發現FOUP開門瞬間，FFU下吹氣流從開口處往FOUP內灌，如此不但無法將AMC帶走，反而將AMC全部吹至壁面。門完全開啟後，FOUP內部裝設晶圓之流場行為與無裝設晶圓者不同。 FFU下吹氣流流速較低時，氣流並未完全往微環境移動。有充填裝置之FOUP關門時，氣流沿著壁面打轉，而門扉開啟的情況下則藉由充填孔將氣流導引至微環境。有充填裝置加裝導流管之FOUP關門時，導流管噴射氣流與逆向氣流會於晶圓間隔處形成擾流，而門扉開啟情況下導流管噴射氣流均勻的將FOUP內部氣流導引微環境中。其中以有充填裝置加裝導流管之FOUP於門扉開啟情況下最利於將汙染物向微環境移除。

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二元冷凍系統之膨脹閥性能探討

台灣二元冷凍系統的應用廣泛，使用於空調、食品加工與冷藏、醫藥、化工、機械等等，近期更為重視，因此本論文利用市面上易購買的冷凍元件自行研製二元冷凍系統，針對膨脹閥之冷媒流量的不同進行探討。將系統中高、低溫循環系統個別以四種A、B、C及D膨脹閥測試，以求二元冷凍系統最佳的膨脹閥與性能係數。研究結果在高溫循環系統中因A、B、C膨脹閥之冷媒流量過小，導致低溫循環系統啟動時，高溫循環系統無法將中間冷卻器穩定於-30℃以下，低溫循環系統中也因A及B膨脹閥之冷媒流量過小，蒸發器也無法達到-80℃，且啟動C膨脹閥的蒸發器出、入口溫度相差過大，表示無法達到良好的冷凍效果，因此本論文二元冷凍系統之高、低溫循環系統皆啟動D膨脹閥可得性能係數0.45為最佳。

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利用模擬退火法與和弦搜尋法比較中央空調之最佳負載分配

空調「最佳化」必須將所有能調控的元件列入考量，如冰水主機、冰水泵、冷卻水泵及冷卻水塔。若能找出低耗能的各設備搭配，且滿足所需製冷量，即為空調最佳負載分配。因此，本研究利用模擬退火法(Simulated Annealing, SA)及和弦搜尋法(Harmony Search, HS)找出最佳化中央空調之負載與傳統平均負載法(Equal Loading Distribution, ELD)做比較，並且發展出便於人性操控與計算的決策支援系統(Decision Support System, DSS)，透過本研究可找出不同室內負荷量時較佳的節能效果，結果顯示HS的計算結果普遍的比SA還快速且擁有較高的節能表現，對於本研究所使用之中央空調冰水系統HS可最高達至11.9%的節能效益，達成提升整體設備效益的目的。

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利用粒子與基因演算法搜尋冰水主機之最佳性能

空調設備之耗電為我國各類建築之主要耗電原因，一般在空調的需求調整上大都以經驗法則來判斷，簡單來說就是太熱就將空調開大，太冷就將空調關小，這樣的調整不僅沒有科學的依據更是造成許多不必要的能源浪費。因此，本研究利用粒子群最佳化(Particle Swarm Optimization Algorithm, PSO)及基因演算法(Genetic Algorithm, GA)來分析且尋找冰水主機系統的最佳化，並建立一套決策支援系統提供給現場操作人員以做為調整冰水主機系統的依據。粒子最佳化與基因演算法的結果差異並不大，但考量到現場操作人員必須在短時間內得到當下負載需求量的各設備最佳負載率，故選擇搜尋時間較短的基因演算法做為本研究之決策支援系統的演算模組較為適合。