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申请/专利权人：中用科技有限公司

摘要：本发明涉及气态分子污染物采样管理的技术领域，且公开了一种半导体气态分子污染物空间分布管理系统及方法，所述系统包括气态分子污染物特征参数获取管理模块、气态分子污染物异常浓度识别管理模块、气态分子污染物异常浓度可视化管理模块；利用空间模型构建算法对气态分子污染物浓度异常采样点空间坐标参数进行气态分子污染物三维空间形态精确建模，实现异常气态分子污染物空间形态直观、科学化反馈；将异常气态分子污染物浓度特征参数与异常气态分子污染物三维空间云模型进行匹配，实现异常气态分子污染物浓度参数和空间形态分布组合可视化展示，实现气态分子污染物采样的精准采样。

主权项：1.一种半导体气态分子污染物空间分布管理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、采集气态分子污染物采样点空间坐标数据，采样点气态分子污染物浓度特征数据，所述S1包括以下步骤：S11、通过位置传感器采集半导体芯片制造车间内的气态分子污染物采样点的空间坐标数据生成气态分子污染物采样点空间坐标数据，并建立气态分子污染物采样点空间坐标数据集合，；其中表示采集的第个气态分子污染物采样点空间坐标数据，表示气态分子污染物采样点数量的最大值，，表示第个气态分子污染物采样点所在空间位置的经度坐标数据，表示第个气态分子污染物采样点所在空间位置的纬度坐标数据，表示第个气态分子污染物采样点所在空间位置的海拔高度坐标数据；通过气态分子污染物测量仪采集每个气态分子污染物采样点的气态分子污染物种类和浓度并生成采样点气态分子污染物浓度特征数据，并建立采样点气态分子污染物浓度特征数据集合，所述气态分子污染物测量仪包括气态氢氟酸测量仪、气态氯化氢测量仪、气态二氧化氮测量仪、气态一氧化碳测量仪、气态二氧化硫测量仪中任意一种或多种；S2、对所述采样点气态分子污染物浓度特征数据进行数据预处理，并生成采样点标准气态分子污染物浓度特征数据，所述S2包括以下步骤：S21、采用自适应滤波法对所述采样点气态分子污染物浓度特征数据集合中的采样点气态分子污染物浓度特征数据进行数据降噪预处理，预处理后生成采样点标准气态分子污染物浓度特征数据集合，，其中表示采样点气态分子污染物种类数量的最大值，表示气态分子污染物采样点空间坐标数据对应气态分子污染物采样点采集的第种气态分子污染物的采样点标准气态分子污染物浓度特征数据；表示气态分子污染物采样点空间坐标数据对应气态分子污染物采样点采集的第种气态分子污染物的采样点标准气态分子污染物浓度特征数据；表示气态分子污染物采样点空间坐标数据对应气态分子污染物采样点采集的第种气态分子污染物的采样点标准气态分子污染物浓度特征数据；表示气态分子污染物采样点空间坐标数据对应气态分子污染物采样点采集的第种气态分子污染物的采样点标准气态分子污染物浓度特征数据；表示气态分子污染物采样点空间坐标数据对应气态分子污染物采样点采集的第种气态分子污染物的采样点标准气态分子污染物浓度特征数据；表示气态分子污染物采样点空间坐标数据对应气态分子污染物采样点采集的第种气态分子污染物的采样点标准气态分子污染物浓度特征数据；表示气态分子污染物采样点空间坐标数据对应气态分子污染物采样点采集的第种气态分子污染物的采样点标准气态分子污染物浓度特征数据；表示气态分子污染物采样点空间坐标数据对应气态分子污染物采样点采集的第种气态分子污染物的采样点标准气态分子污染物浓度特征数据；表示气态分子污染物采样点空间坐标数据对应气态分子污染物采样点采集的第种气态分子污染物的采样点标准气态分子污染物浓度特征数据；S3、采用数据识别算法将所述采样点标准气态分子污染物浓度特征数据与气态分子污染物异常浓度特征数据进行数值分析，依据数值分析结果，构建出采样点气态分子污染物异常浓度分析结果数据，所述S3包括以下步骤：S31、建立气态分子污染物异常浓度特征数据集合，其中表示第种气态分子污染物对应的气态分子污染物异常浓度特征数据，所述气态分子污染物异常浓度特征数据表示气态分子污染物对操作人员和半导体芯片产品产生危害的浓度特征数据的最小值；S32、采用数据识别算法将所述采样点标准气态分子污染物浓度特征数据集合中采样点标准气态分子污染物浓度特征数据按照气态分子污染物种类编号有序与气态分子污染物异常浓度特征数据集合中气态分子污染物异常浓度特征数据进行采样点气态分子污染物的浓度特征数据数值大小比对分析，数据识别算法执行采样点标准气态分子污染物浓度特征数据与气态分子污染物异常浓度特征数据的浓度特征数据数值大小比对分析的操作步骤如下：S321、种群初始化，设置最大更新迭代次数T，异常浓度特征搜索野狗种群在搜索边界内位置随机初始化，，其中，是第个异常浓度特征搜索野狗的搜索边界位置，和分别表示异常浓度特征搜索野狗个体在气态分子污染物异常浓度特征数据集合搜索空间中上边界和下边界，是[0,1]之间的随机数；S322、群体攻击阶段，异常浓度特征搜索野狗通常在气态分子污染物异常浓度特征数据集合搜索空间中单独捕食搜索出与采样点标准气态分子污染物浓度特征数据进行浓度特征数据数值大小比对匹配的气态分子污染物异常浓度特征数据小猎物，异常浓度特征搜索野狗在气态分子污染物异常浓度特征数据集合搜索空间中搜索出与采样点标准气态分子污染物浓度特征数据进行浓度特征数据数值大小比对匹配的气态分子污染物异常浓度特征数据猎物的位置并将其包围；S323、迫害攻击阶段，异常浓度特征搜索野狗通常在气态分子污染物异常浓度特征数据集合搜索空间中捕猎搜索出与采样点标准气态分子污染物浓度特征数据进行浓度特征数据数值大小比对匹配的气态分子污染物异常浓度特征数据小猎物，直到单独捕获为止；S324、清扫阶段，清扫行为被定义为当异常浓度特征搜索野狗在它们的气态分子污染物异常浓度特征数据集合搜索空间栖息地随意行走时找到搜索出与采样点标准气态分子污染物浓度特征数据进行浓度特征数据数值大小比对匹配的气态分子污染物异常浓度特征数据腐肉吃的行为；S325、当算法满足最大迭代次数T，输出采样点标准气态分子污染物浓度特征数据与气态分子污染物异常浓度特征数据进行气态分子污染物的浓度特征数值大小比对结果；S33、依据S325步骤中的采样点标准气态分子污染物浓度特征数据与气态分子污染物异常浓度特征数据的气态分子污染物的浓度特征数值大小比对结果，当≤，则采样点气态分子污染物异常浓度分析结果数据为正常；当＞，则采样点气态分子污染物异常浓度分析结果数据为异常；构建出采样点气态分子污染物异常浓度分析结果数据并建立采样点气态分子污染物异常浓度分析结果数据集合，其中表示采样点标准气态分子污染物浓度特征数据与气态分子污染物异常浓度特征数据进行气态分子污染物的浓度特征数值大小比对结果对应的采样点气态分子污染物异常浓度分析结果数据；表示采样点标准气态分子污染物浓度特征数据与气态分子污染物异常浓度特征数据进行气态分子污染物的浓度特征数值大小比对结果对应的采样点气态分子污染物异常浓度分析结果数据；表示采样点标准气态分子污染物浓度特征数据与气态分子污染物异常浓度特征数据进行气态分子污染物的浓度特征数值大小比对结果对应的采样点气态分子污染物异常浓度分析结果数据；表示采样点标准气态分子污染物浓度特征数据与气态分子污染物异常浓度特征数据进行气态分子污染物的浓度特征数值大小比对结果对应的采样点气态分子污染物异常浓度分析结果数据；表示采样点标准气态分子污染物浓度特征数据与气态分子污染物异常浓度特征数据进行气态分子污染物的浓度特征数值大小比对结果对应的采样点气态分子污染物异常浓度分析结果数据；表示采样点标准气态分子污染物浓度特征数据与气态分子污染物异常浓度特征数据进行气态分子污染物的浓度特征数值大小比对结果对应的采样点气态分子污染物异常浓度分析结果数据；表示采样点标准气态分子污染物浓度特征数据与气态分子污染物异常浓度特征数据进行气态分子污染物的浓度特征数值大小比对结果对应的采样点气态分子污染物异常浓度分析结果数据；表示采样点标准气态分子污染物浓度特征数据与气态分子污染物异常浓度特征数据进行气态分子污染物的浓度特征数值大小比对结果对应的采样点气态分子污染物异常浓度分析结果数据；表示采样点标准气态分子污染物浓度特征数据与气态分子污染物异常浓度特征数据进行气态分子污染物的浓度特征数值大小比对结果对应的采样点气态分子污染物异常浓度分析结果数据；S4、依据所述采样点气态分子污染物异常浓度分析结果数据和所述采样点标准气态分子污染物浓度特征数据按照气态分子污染物种类编号有序筛选出气态分子污染物的浓度特征分析结果异常的采样点标准气态分子污染物浓度特征数据，并生成采样点异常标准气态分子污染物浓度特征数据；依据所述采样点气态分子污染物异常浓度分析结果数据和所述气态分子污染物采样点空间坐标数据按照采样点编号有序筛选出气态分子污染物的浓度特征分析结果异常的气态分子污染物采样点空间坐标数据，并生成气态分子污染物浓度异常采样点空间坐标数据，所述S4包括以下步骤：S41、采用K-D树最邻近搜索算法将所述采样点气态分子污染物异常浓度分析结果数据集合中采样点气态分子污染物异常浓度分析结果数据与所述采样点标准气态分子污染物浓度特征数据集合中采样点标准气态分子污染物浓度特征数据按照气态分子污染物种类编号有序筛选出气态分子污染物的浓度特征分析结果异常对应的采样点标准气态分子污染物浓度特征数据，将筛选出的所述采样点标准气态分子污染物浓度特征数据标识生成采样点异常标准气态分子污染物浓度特征数据集合，其中，，；表示气态分子污染物采样点空间坐标数据对应气态分子污染物采样点的第种气态分子污染物的采样点异常标准气态分子污染物浓度特征数据；表示气态分子污染物采样点空间坐标数据对应气态分子污染物采样点的第种气态分子污染物的采样点异常标准气态分子污染物浓度特征数据；表示气态分子污染物采样点空间坐标数据对应气态分子污染物采样点的第种气态分子污染物的采样点异常标准气态分子污染物浓度特征数据；表示气态分子污染物采样点空间坐标数据对应气态分子污染物采样点的第种气态分子污染物的采样点异常标准气态分子污染物浓度特征数据；表示气态分子污染物采样点空间坐标数据对应气态分子污染物采样点的第种气态分子污染物的采样点异常标准气态分子污染物浓度特征数据；表示气态分子污染物采样点空间坐标数据对应气态分子污染物采样点的第种气态分子污染物的采样点异常标准气态分子污染物浓度特征数据；S42、采用K-D树最邻近搜索算法将所述采样点气态分子污染物异常浓度分析结果数据集合中采样点气态分子污染物异常浓度分析结果数据与所述气态分子污染物采样点空间坐标数据集合中气态分子污染物采样点空间坐标数据按照采样点编号有序筛选出气态分子污染物的浓度特征分析结果异常对应的气态分子污染物采样点空间坐标数据，将筛选出的所述气态分子污染物采样点空间坐标数据标识生成气态分子污染物浓度异常采样点空间坐标数据集合，；其中表示第个气态分子污染浓度异常的物采样点对应的气态分子污染物浓度异常采样点空间坐标数据，表示第个气态分子污染浓度异常的物采样点对应的气态分子污染物浓度异常采样点空间坐标数据；S5、依据所述气态分子污染物浓度异常采样点空间坐标数据结合空间模型构建算法将气态分子污染物浓度异常对应的采样点空间坐标数据，构建出气态分子污染物浓度异常采样点三维空间云，所述S5包括以下步骤：S51、获取所述气态分子污染物浓度异常采样点空间坐标数据集合；S52、采用Halcon算子将所述气态分子污染物浓度异常采样点空间坐标数据集合中气态分子污染物浓度异常采样点空间坐标数据将气态分子污染物浓度异常对应的采样点空间坐标数据进行空间建模，构建生成为气态分子污染物浓度异常采样点三维空间云；S6、将所述采样点异常标准气态分子污染物浓度特征数据按照采样点编号结合气态分子污染物浓度异常采样点空间坐标数据对应匹配到所述气态分子污染物浓度异常采样点三维空间云的空间模型中生成气态分子污染物浓度异常数值采样三维空间云；S7、将所述气态分子污染物浓度异常数值采样三维空间云与采样点所在车间空间模型数据按照空间坐标进行空间位置匹配生成异常气态分子污染物车间空间分布模型数据，将所述异常气态分子污染物车间空间分布模型数据推送到气态分子污染物管理中心。

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