静電気学会誌，46, 1（2022）8-13

J. Inst. Electrostat. Jpn.

論文

回帰機械学習を用いた純水の高圧スプレーで生じる静電気量の予知技術
福岡 靖晃 ，鈴木 洋陽 ，森 竜雄 ，一野 祐亮 ，
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瀬川 大司 ，小林 義典 ，宮地 計二 ，清家 善之
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＊, 1（2021年9月21日受付；2021年11月27日受理）

Prediction Technique of Static Electricity Generated by High-Pressure
Pure Water Spray Using Regression Machine Learning
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Yasuaki FUKUOKA , Hiroharu SUZUKI , Tatsuo MORI , Yusuke ICHINO ,
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＊, 1
Taishi SEGAWA , Yoshinori KOBAYASHI , Keiji MIYACHI and Yoshiyuki SEIKE（Received September 21, 2021; Accepted November 27, 2021）
High-pressure spray cleaning is commonly used in the semiconductor device manufacturing process. In this study, a regression
machine-learning algorithm was developed to predict generated static electricity, based on data from multiple sensors, toprevent electrostatic discharge（ ESD ）during high-pressure spray cleaning. As a countermeasure to ESD, generated current
was suppressed by applying a high negative voltage to pure water, and by heating the water. A synergistic effect was achievedby combining these methods. We devised a system for predicting static electricity and avoiding ESD and made a regression
machine-learning algorithm as a soft sensor for the system based on these data. Twenty-four regression machine-learningalgorithms were prepared using the pressure of the spray and temperature of the pure water as control factors, and the flowrate and resistivity of the pure water, as observation factors, were evaluated in terms of root mean square error（ RMSE ）,coefficient of determination, predicted speed and learning time. The results showed that the ensemble learner could be
predicted with an RMSE value of 0.408 µA. A coefficient of determination of 0.92, a prediction speed 13.0 µs/unit or lower,
and a learning time of 5.56 s.

1．はじめに上で静電気障害（ ESD: Electro Static Discharge ）が発生し，近年の科学技術の進歩により，半導体デバイスの需要製品製造の歩留まりを低下させる課題がある．古く

1-6）は日増しに高まってきている．半導体デバイスの製造にからこの課題を解決するために，製造現場では純水において，洗浄プロセスは製品の歩留まりに起因する重要CO2 ガスを注入させた炭酸水や純水に微量のアンモニアな工程である ．高圧スプレー洗浄は，加圧した純水をを溶解させた後，電気分解させたアルカリ水素水を用い直径数十ミクロンのオリフィスからスプレーさせ，高速て対策を行ってきた．しかしこれらの方法には純水を改な微小液滴とし，それを洗浄対象物に衝突させる方式で質してしまうことやコストの問題がある．

1）あり，フラットパネルディスプレー等の半導体デバイス

我々はこれまでに高圧スプレー時に発生する静電気の洗浄に広く使われている．しかしこの洗浄は比抵抗値の特徴を調べ，スプレー圧力が高いほど静電気量が高くな高い純水をスプレーする方法であるために，洗浄対象物

り，液滴速度や液滴のサイズによって静電気の発生量が異なることを報告してきた

キーワード：静電気障害，回帰機械学習，純水，高圧ス
プレー＊
愛知工業大学大学院工学研究科電気電子工学専攻（〒470-0392 愛知県豊田市八草町八千草 1247）
Electrical and Electronics Engineering Course, Graduate
School of Engineering, Aichi Institute of Technology, 1247,
Yachigusa, Yakusacho, Toyota, Aichi 470-0392, Japan＊＊
旭サナック株式会社（〒488-8688 愛知県尾張旭市旭前町 5050）
Asahi Sunac Corporation, 5050, Asahimae-cho Owariasahi,
Aichi 488-8688, Japan1y_seike@aitech.ac.jp
DOI：https://doi.org/10.34342/iesj.2022.46.1.8

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8．本論では，純水を用い2-3）た高圧スプレー洗浄時の ESD の防止を目的に，高圧スプレーで発生する静電気を把握するためにファラデーケージからアースに流れる電流を測定し，その特徴を把握した．そしてノズルに負極性の高電圧を印加し，純水に電子を注入することで，静電気量を制御できることを確認した．また純水を加温することで，高圧スプレーから発生する発生電流を抑えることができることを確認した．さらにスプレー圧力，純水の温度を制御因子とし，純水の流量，比抵抗値を観測因子とした 24 種の回帰機
械学習で発生電流を予知し，その精度を確かめた．

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92．飛行液滴の静電気特性と静電気制御技術

ノボ : ThinkPad E580 i5-8265U CPU クロック周波数 2.702.1 測定方法GHz ）でデータ処理および回帰機械学習を行う．静電気

高圧スプレーされた純水の発生電流を測定する実験系の抑制はノズルケースに高電圧発生装置（松定プレシジを図 1 に示す．後に述べる回帰機械学習で用いるセンサ

ョン : HEOPS-10B2）で，負極性の高電圧を印加しスプデータもこの実験系から取得する．また実験条件を表 1

レーする前の純水のイオン量を制御する方法と，純水をに示す．イオン交換器で生成された純水は高圧ポンプ（旭80℃まで加温し，純水の比抵抗率を低下させる方法の 2

サナック：AF2800S ）で 1 MPa から 10 MPa まで加圧さ通りで行った．またこの 2 通りの方法を組み合わせて行れ，ネコ目状のオリフィス形状のノズルより，65°の角った．

度で扇状にスプレーされる．ノズルはアルミナセラミッ

2.2 飛行液滴の静電気特性

ク製のチップを SUS316L 製のケースで保持した構造で，まず回帰機械学習を行う前に，高圧スプレーで発生すPEEK（ Polyetheretherketone ）製のノズルブラケットで電る電流と純水の飛行液滴特性との関係を調査した．飛行気的に浮いている状態にした．スプレーされた純水を試

液滴の速度と径の測定にはシャドー・ドップラー・パー

作の SUS304 製のファラデーケージの内容器で受け，そティクル・アナライザー（ KANOMAX 社製）を用いた．の際に内容器とアース間に発生する電流をエレクトロメ

この測定機は液滴の粒子速度と粒子径を同時に計測するータ（エーディーシー: 8252 入力抵抗 116 Ω ）で測定する．

こ と が 可 能 で あ る． 粒 子 速 度 は，LDV（ Laser Doppler

スプレー時の純水の比抵抗値は，純水生成後に比抵抗計

Velocimeter ）でレーザー光の干渉性を利用して計測でき（堀場製作所 : HE-480R ）で測定する．また，純水の圧力，る．粒子径は光束中を通過する影を利用して計測するこ

水温，流量を，それぞれ圧力計（ ifm efector: PN3051），とができる．図 2 は図 1 の条件で圧力を 1 MPa から 10K 型熱電対，流量計（キーエンス : FD-XS8）で測定する．

MPa まで加圧した場合の発生電流およびシャドー・ドそれぞれの測定したデータをサンプリング時間 1 秒でップラー・パーティクル・アナライザーでノズル真下か30 秒間データロガー（ NI: cDAQ9174）に取り込み，PC（レら 100 mm の位置で計測した飛行液滴速度と飛行液滴の体積平均径との関係を示している．電流の平均値は最大7.48 µA で正極性を示した．電流の正極性は，スプレーされた飛行液滴中の一部の純水が解離し，プロトン（ H ）+リッチの状態になっていることを示している．また飛行液滴が速いほど発生電流が大きくなり，体積平均径が小さくなるほど発生電流が大きくなる．これらの現象は浅野ら や渡辺ら の報告による液体の速度が速いほど帯5）6）

電量が大きくなることと一致している．宮地ら

7）

や菅野

ら は飛行液滴の速度が速くなると小さなサイズの異物
8）

図 1 実験系統図
Fig.1 Experimental system.
表 1 実験条件
Table 1 Experimental Conditions.

図 2 高圧スプレー時の静電気と液滴速度および液滴径の関係
Fig.2 Relationship between flying-droplet velocity, flying-droplet
diameter and generated current.

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10を除去できることを報告している．近年の半導体デバイから 0 kV および純水の温度を 20.1℃から 80℃まで変化

スの微細化によって，微小パーティクルの除去のためにさせた場合のファラデーケージからアースに流れる電流飛行液滴の高速度化が求められている．図 2 から分かる

値を示す．プロットは各条件下での電流値を示し，1 条ように飛行液滴速度が速くなると発生電流が増し，ESD件あたり 30 秒間 1 秒ごとに測定したものを示している．

が生じる可能性が高くなる．つまり高い洗浄力と ESD

近似曲面は局所回帰平滑法で算出し，決定係数は 0.55の発生確率はトレードオフの関係にある．

であった．印加する負極性の電圧の絶対値が大きいほど2.3 静電気の制御技術

電流は小さくなり，純水の温度が高い場合電流が小さく

次に，ノズルのケース部に負極性の高電圧を印加し，なった．また印加電圧と純水温度の間には交互作用が確純水に直接電子を注入させて発生電流を抑制する方法，認された．圧力 10 MPa で電圧を印加していない場合の純水を加温し純水の導電率を高くさせることで発生電流電流の平均値は 7.48 µA であるのに対して，-10 kV の電を抑制する方法，これらの方法を同時に行う 3 通りの方圧を印加した場合の電流の平均値は 5.73 µA であった．

法を試みた．ノズルケースに負極性の高電圧を印加し純このことから -10 kV の電圧を印加した場合の電流は，水に電子を注入させる方法は，ノズルケースの表面と純印加していない場合と比較して 23.3％減少した．また，水の界面で生じるショットキー効果もしくはトンネル効

水温が 20.1℃の場合，電流の平均値は 7.48 µA であるの果によって説明できると考えている ．式 1 に示すように対して，純水を 80℃まで加温した場合の電流の平均に，ノズル内部の純水の一部が負極性の電圧印加によっ値は 6.54 µA であった．このことから純水を加温した場て解離され，純水中に OH 基リッチな状態となっている．

合の電流は加温しない場合と比べ 12.6％減少した．上記

9）

-（1）
この OH 基リッチとなった純水をスプレーすると，飛-二方法を組み合わせ，ノズルへの高電圧を -10 kV，純水を 80℃に加温した場合，電流値は 3.86 µA であり，48.4％ の電流が減少した．

行液滴中の H 基と相殺されて，発生電流が減少すると+

3．回帰機械学習による静電気発生量の予知考えている．
また純水を加温した場合には，式 2 で示すように，水3.1 回帰機械学習のアルゴリズム

温が高くなるほど純水の活性化エネルギーが大きくなる

機械学習の目的は多量のデータから，その関連性を見ために，純水の導電率 σ が高くなり発生する静電気が減いだし，ルールに基づいた結論を下すことである．機械少すると推測している．

学習は複雑な系であっても統計的に関係を導き出せる一方多量のデータを必要とする ．機械学習は一般に分類
10）（2）
ここで W は純水電導の活性化エネルギー，kB はボルツマン定数，σ0 は定数，T は絶対温度である．
図 3 にスプレー圧力 10 MPa 時に，印加電圧を -10 kVと回帰に分類される．本研究では目的変数を電流値，説明変数を測定した複数のセンサデータとして回帰機械学習を行う．測定したセンデータから関数を生成し，二乗平均平方根誤差 RMSE（ Root Mean Square Error ），決定

図 3 高圧スプレー時のノズルへの印加電圧と純水温度に対する発生電流（圧力 10 MPa：一定）
Fig.3 Generated current against nozzle applied voltage and pure water temperature during high-pressure spray（ Pressure: 10 MPa constant ）．

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係数，学習時間などの評価項目から適切な学習方法を選て，回帰機械学習を用いた．回帰機械学習に用いるデー

定する．また機械学習には色々な手法があるが，本論でタは表 1 に示す水準で各条件同数測定したもので，合計は市販のソフトウェア（ MathWorks: MATLAB ）を用いて，118,890 点であり，そのうち 80％のデータを学習用の教線形回帰モデルで 4 種，回帰木モデルで 3 種，サポート師データ，20％のデータを検証用のデータとした．

ベクターマシンモデル（ SVM ）で 6 種，ガウス過程回3.3 回帰機械学習を用いた予測結果帰モデルで 4 種，木のアンサンブルモデルで 2 種，ニュ測定したセンサデータを基に，回帰機械学習を行った．

ーラルネットワークで 5 種，合計 24 種のアルゴリズム

学習の評価は式 3 に示す RMSE 値，式 4 に示す決定係で回帰機械学習を行った．ただし各アルゴリズムにおい数 R ，データ 1 個あたりの予測時間，学習時間の 4 項目て，主成分分析や細かなチューニングは行っていない．とした．

23.2 回帰機械学習を用いた静電気予測の目的
図 4 は，我々が考案している複数のセンサデータを取（3）得し，回帰機械学習を用いて，発生する静電気を予知して ESD を回避するためのシステムである．ESD は飛行（4）

液滴が洗浄対象物に着弾してから，デバイス上で瞬時に生じると考えられるために，液滴から発生する静電気を

ここで，yi は検証データの実測値， i は機械学習のアル予知し，事前に対策できれば ESD の発生確率は下がる．

ゴリズムで得られた予測値， は予測値の総平均，n は

本報告では図 4 の回帰機械学習のアルゴリズムを用いた検証データの数である．

ソフトセンサを作成する．ソフトセンサには図 1 に示す

検証結果を表 2 に示す．本論では，学習精度の高く予各測定器から得られた純水の圧力，流量，比抵抗値，温測時間が短い学習手法を最適な学習手法であると判断す

度，印加電圧の 5 因子のデータを説明変数とし，ファラる．RMSE 値は 0.406 µA から 0.576 µA の範囲でばらつき，デーケージとアース間に流れる電流値を目的変数とし最も RMSE 値の小さいアルゴリズムはガウス過程回帰

図 4 考案した高圧スプレー時における回帰機械学習を用いた ESD 防止システム
Fig.4 ESD prevention system using regression machine learning during high-pressure spray cleaning.
表 2 機械学習の手法と学習結果
Table 2 Machine-learning methods and training results.

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12モデルであった．また決定係数はいずれのアルゴリズムも 0.92 から 0.96 の範囲であった．学習時間においては，線形回帰モデルの場合で 5.18 秒となり最も短く，ガウス過程回帰モデルの場合で 347.48 秒となり最も長かった． 予 測 速 度 に お い て は， 線 形 回 帰 モ デ ル で は 2.63µs/unit となり最も速い．これらの結果を踏まえ本測定においては，アンサンブルモデルでは，学習精度 RMSE
値は 0.408 µA と高く，決定係数は 0.96 であり，学習時間は 5.56 秒となり比較的速く，予測速度も 1.30 µs/unitで比較的速いため，総合的に最適な回帰機械学習アルゴリズムと判断した．以下にアンサンブルモデルで学習を行った際の結果を示す．図 5 に圧力に対する電流値の予測値と実測値を示す．圧力が上昇するにつれて，発生する電流も上昇している．圧力 10 MPa 時に予測値の最大値が 8.5 µA に対して実測値の最大値は 9.5 µA である．
また図 5 の各設定圧力において、圧力センサで測定した

図 5 アンサンブル学習モデルにおけるスプレー圧力に対する電流の検証結果
Fig.5 Verification results of current against pressure in theensemble-learning model.

圧力値はばらつき，変動幅がある。設定圧力 8 MPa から 10 MPa 時の圧力の変動幅は 7 MPa 以下の圧力の変動幅と比較して小さい．これは使用した高圧ポンプは上下運動によって加圧させるプランジャー式ポンプであり，圧力が 8 MPa 以上になる場合，圧力変動を抑えるようにポンプ内のプラダ式アキュムレータで設定しているためである．次に図 6 にアンサンブル学習を行った時の圧力に対する電流値の残差を示す．データ i 番目の残差 ri
は式 5 で示され，実測値 yi と予測値 i との差であり式 5で求められる．
（5）
図 6 から残差は圧力が大きくなると大きくなることが分かる．残差には圧力の要因以外にも，純水の温度，比抵抗値，純水の流量の要因も含まれる．このスプレー条

図 6 アンサンブル学習における圧力に対する電流の残差
Fig.6 Residuals of current against pressure in the ensemble-learningmodel.

件下で ESD が生じると仮定すると，測定される電流は正の極性を持つため，正の残差のみを考えればよい．負の残差は予測値よりも小さな実測値が生じたことを意味（6）するため，ESD のリスクは小さくなる．圧力 10 MPa 時，ここで，k は流量係数，Qref は設定圧力時の流量，Pref 設

正側の残差は最大 1.87 µA で，標準偏差は 1.99 µA である．

定圧力である．式 6 から分かるように高圧スプレーにおまた圧力 8 MPa 以下の残差において，突発的に残差がける流量は圧力に依存しており，図 7 において発生電流大きくなっている点が確認される．これは，圧力が 8は流量の増加に伴い静電気も増加している．通常の洗浄

MPa より小さい時，プラジャーポンプの切り替えによ

工程の中では一定のスプレー圧力で洗浄物に対しスプレって水圧が脈動し，圧力に差が生じる場合があるため生ーされる．そのため，高い圧力でスプレーをすれば流量じたと考えている．

が増し洗浄力も高まるが，ESD が生じるリスクも高まる．

図 7 に純水の流量に対する電流の予測値と実測値を示

図 8 に純水流量に対する静電気の残差を示す．純水のす．高圧スプレーの場合，設定圧力 P と流量 Qf は式 6流量を因子とし，正の残差で評価した場合，流量の増加のような関係があり，設定圧力と流量を独立に制御するによって残差も大きくなる．流量 700 mL/min 以上ではことはできない．

残差は大きくならない．ところどころ突発的に残差が 228302685-1静電気学会誌46巻1号.indb

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13ーから発生する電流を抑制した．これらの方法を組み合わせることで交互作用が得られ最大で 48.4％の電流を抑制した．
さらにスプレー圧力，純水の温度を制御因子し，純水の流量，比抵抗値を観測因子とした 24 種の回帰機械学習アルゴリズムを用いて，静電気発生量の予測を行った．
本論では，RMSE，決定係数，予測速度，学習時間を比較し，適切な学習手法を選定した．その結果，各アルゴリズムでの予測精度を示す RMSE 値は 0.406 µA から 0.576µA，決定係数は 0.92 から 0.96，予測速度は 2.63 µs/unitから 233.00 µs/unit，学習時間は 5.18 秒から 347.48 秒の範囲であった．これらの回帰機械学習のうち，アンサン
図 7 アンサンブル学習モデルにおける純水流量に対する電流の検証結果
Fig.7 Verification results of current against pure water flow rate in
the ensemble-learning model.

ブルモデル学習は，RMSE 値が 0.408 µA，決定係数 0.96，予測速度は最も短く 13 µs/unit，学習時間は 5.56 秒であった．以上のことから本論ではアンサンブルアルゴリズ
ムを最も適切な回帰機械学習手法と判断した．アンサン
ブルモデルでの回帰機械学習を用いて発生電流の予測を行った結果，圧力 10 MPa でスプレーした際の予測値の最大値の残差は 1.0 µA で，ESD のリスクの一つである．
今後発生電流を回帰機械学習で予知する場合には，できるだけ残差を小さくする必要がある．
参考文献
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2） Y. Seike, Y. Fukuoka, T. Mori, T. Segawa. Y. Kobayashi and K.
Miyachi: Clarification and Countermeasures of Electrostatic
Discharge in High-Pressure Spray Cleaning During FlatPanel
Display Manufacturing. Electrical Overstress / Electrostatic

図 8 アンサンブル学習モデルにおける純水流量に対する電流の残差
Fig.8 Residuals of current against pure water flow rate in theensemble-learning model.

µA を超えることが確認できる．これもプランジャーポンプの切り替え時に生じたと推測される．これらの残差の大きさは実測値と予測値の差であることからも，残差は ESD のリスクの一つであり，残差を小さくすることは ESD の予知に役立つと考える．

竜雄，瀬川大司，小林義典，宮地計二，清家善之：多変量解析を用いた高圧スプレー洗浄時の静電気発生の要因分析．
RCJ 信頼性シンポジウム，30（2020）5
4） 下川博文：水の帯電測定法に関する一検討．静電気学会
誌，15（1991）292
5） 浅野和俊：純水・超純水の噴霧・接触・流動帯電とその制御．電気学会論文誌，108（1988）362
6） 渡辺茂男，伊藤正一：パイプ内の液滴流速と電荷分布について（Ⅰ）．静電気学会誌，4（1980）300
7） 宮地計二，黒河周平，清家善之，山本浩之，小林義典，

4．まとめ

土肥俊郎：高圧マイクロジェットの洗浄力に関する研究

本研究では，高圧スプレー洗浄時の ESD の防止を目的に，高圧スプレーでファラデーケージからアースに流れる電流を測定し，その特徴を把握した．そして，ノズ
ルにキロボルトオーダーの負極性の高電圧を印加し，純水に電子を注入することで，高圧スプレーで発生する電流を抑制した．また純水を加温することで，高圧スプレ

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Discharge Symposium Proceedings，42（2020）215
3） 福岡靖晃，原田翔太，日比信利，綿貫裕太，森13―粒子挙動解析と洗浄実験による考察―．精密工学会誌，
74［10］（2008）1074
8） 菅野 至：ウエハ洗浄技術．表面技術，50（1999）861
9） 大木義路，大久保仁，鈴置保雄，穂積直裕：誘電体現象論，p.202，オーム社（2021）10）守屋

剛：半導体製造における機械学習の活用．応用物

理，90（2021）290

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