脉冲中子辐射条件下SRAM的中子单粒子翻转甄别方法

摘要

本发明涉及一种脉冲中子辐射条件下SRAM的中子单粒子翻转甄别方法，包括分类翻转字节；将不同翻转类型的字节对应的翻转位数进行蒙特卡罗模拟计算；统计计算随着翻转位数的累积，不同翻转类型的字节数及不同翻转类型字节包含的翻转位数的变化曲线；提取实验数据，根据模拟计算得到的曲线对实验数据点进行二次翻转效应修正，得到实际不同翻转类型的字节数及其对应的翻转位数及实际累计总翻转位数；将修正后的实验数据点与模拟计算曲线数据点对比，判断脉冲中子辐射效应是否符合单粒子翻转累积规律；解决了高注量率中子、缺乏中间注量点实验数据的条件下，难以确定脉冲中子辐射效应是否由单粒子翻转引起的问题。

说明书

技术领域

本发明涉及一种脉冲中子辐射条件下SRAM的中子单粒子翻转甄别方法。

背景技术

SRAM(静态随机存储器)等微电子电路对中子引起的软错误或硬损伤很敏感。随着超大规模集成电路制造工艺的持续进步，器件的特征尺寸随之减小，并使得能够引起单粒子翻转的中子能量阈值降低。近年来，针对裂变中子(0.01MeV≤En≤10MeV)开展的理论和实验研究表明，小尺寸器件对裂变中子引入的单粒子翻转十分敏感。然而，目前的研究主要关注反应堆稳态工况下产生的低注量率中子，典型注量率约为10⁹to10¹⁰n/cm²·s(1MeV-eq.)。由于单粒子翻转具有随辐照注量累积而线性增加的特点，可以简单地通过验证翻转位数与中子注量的线性度来判断脉冲中子辐射效应是否由单粒子翻转引起。

但是对于反应堆脉冲工况中注量率可达10¹⁵n/cm²·s(1MeV-eq.)的脉冲中子，会导致在数个或数十个毫秒内累积大量翻转。由于缺乏中间注量点的数据，翻转位数随中子注量累积的变化曲线无法直接获得，因此，需要新的方法来判断脉冲中子辐射效应是否与稳态条件下的中子辐射效应一致即是否符合单粒子翻转累积规律。

发明内容

为了解决高注量率中子、缺乏中间注量点实验数据的条件下，难以确定脉冲中子辐射效应是否由单粒子翻转引起的问题，本发明提出了一种脉冲中子辐射条件下SRAM的中子单粒子翻转甄别方法，在缺乏中间注量点实验数据的条件下，能够判断脉冲中子辐射引起的翻转是否与稳态条件下的翻转累积规律一致。

该方法通过蒙特卡罗数值计算，得到累积不同翻转位数的字节数随单粒子翻转数增大而变化的量化曲线，通过提取脉冲中子辐射效应实验数据中的相关信息，判断其翻转是否符合单粒子翻转累积的变化规律，从而给出脉冲中子辐射效应是否与稳态条件下中子单粒子翻转规律一致的结论。

本发明的技术解决方案是提供一种脉冲中子辐射条件下SRAM的中子单粒子翻转甄别方法，包括以下步骤：

1)对SRAM存储器翻转类型进行分类

根据SRAM存储器中每个字节累积的翻转位数不同将SRAM存储器的字节分为0-8位累积翻转位数的9种翻转类型的字节；每种类型的翻转字节数定义为N_i，相应的翻转位数为n_i＝i×N_i，其中i＝1,2,…,8。数据分析时，将3位及以上位数翻转的字节统一考虑。

2)对不同翻转类型字节对应的翻转位数进行蒙特卡罗模拟计算

将不同翻转类型字节对应的翻转位数进行蒙特卡罗模拟计算；存储阵列上每个存储位的翻转概率一致，根据翻转类型对应字节数可得到翻转发生在该翻转类型字节上的概率，根据该字节的已翻转位数可得到新翻转和二次翻转概率；通过蒙特卡罗算法进行随机数抽样，统计计算随着翻转位数的累积，不同翻转类型字节数及其包含翻转位数的变化曲线。

3)对实验数据点进行二次翻转效应修正

当新引入的翻转发生在已翻转位上，导致累积的翻转位数减少，使得SRAM脉冲中子辐射效应实验时观察到的翻转位数小于实际累积的翻转位数。在数据分析时，应对实验结果中观察到的翻转位数进行修正，得到实际不同翻转类型的字节数及其对应的翻转位数及实际累计总翻转位数；

4)将修正后的实验数据点与模拟计算数据对比，判断实验数据是否符合单粒子翻转累积规律，在相同的横坐标下，实验数据纵坐标与计算曲线的对应值相同或接近(设定一个阈值，实验数据在该阈值范围内变化，认为实验数据与模拟曲线对应值相接近)，则该实验的脉冲中子辐射效应符合单粒子翻转累积规律，反之则不符合单粒子翻转累积规律。

上述步骤2)具体为：

2.1)定义SRAM存储器的存储容量为N bit，模拟的最大累积翻转总位数为n_accmaxbit，翻转过程中的实际累计翻转总位数为n_acc>i，相应的翻转位数为n_i＝i×N_i，其中i＝1,2,…,8；

2.2)初始化9个数组N_i[n_accmax](i＝0,1,2，…，8)。当i＝1,2,…,8时，N_i[n_accmax]中所有元素初始化为0，当i＝0时，N₀[n_accmax]所有元素初始化为N/8；

所述N_i[n_accmax]表示一个长度为n_accmax的数组，用于存储翻转累积过程中不同翻转类型的字节数，数组N_i[n_accmax]中的第n个元素代表累积n>acc＝n)时i位翻转类型的字节数；

2.3)初始化实际累积翻转位数n_acc＝0；

2.4)n_acc自增1；

2.5)利用计算机产生[0,1]范围内的伪随机数f；

2.6)判断f是否满足：

若满足，则N₀(n_acc+1)＝N₀(n_acc)–1，N₁(n_acc+1)＝N₁(n_acc)+1，若不满足，则执行步骤2.7)；

2.7)判断f是否满足

若满足，则N_i(n_acc+1)＝N_i(n_acc)–1，N_i+1(n_acc+1)＝N_i+1(n_acc)+1，若不满足，则执行步骤2.8)；

2.8)判断f是否满足：

若满足，则N_i(n_acc+1)＝N_i(n_acc)–1，N_i-1(n_acc+1)＝N_i-1(n_acc)+1，若不满足，则执行步骤2.9)；

2.9)N₈(n_acc+1)＝N₈(n_acc)–1，N₇(n_acc+1)＝N₇(n_acc)+1；

2.10)判断是否满足n_acc＝n_accmax，若不满足，则重新执行步骤2.4)～2.9)。

若满足，则结束计算，输出各类型字节数N_i[n_accmax](i＝0,1,…,8)及相应翻转类型字节的翻转位数n_i[n_accmax]＝i×N_i[n_accmax]，i＝1,2,...,8。

其中n_i[n_accmax]表示一个长度为n_accmax的数组，用于存储翻转累积过程中不同翻转类型字节中包含的翻转位数，数组n_i[n_accmax]中的第n个元素代表累积nbit翻转(即n_acc＝n)时i位翻转类型字节中包含的翻转位数。

累积1位和2位翻转字节的翻转位数n₁[n_accmax]、n₂[n_accmax]由下式给出：

n_i[n_accmax]＝i×N_i[n_accmax](i＝1,2)

累积3位及以上翻转字节的翻转位数n₃₊[n_accmax]由下式给出：

n₁[n_accmax]、n₂[n_accmax]、n₃₊[n_accmax]之和定义为测试得到的累积翻转总位数n_obs[n_accmax]。

如上所述n₁[n_accmax]、n₂[n_accmax]、n₃₊[n_accmax]、n_obs[n_accmax]除以存储容量N进行归一化处理，得到关系曲线n₁/N＝f₁(n_acc/N)、n₂/N＝f₂(n_acc/N)、n₃₊/N＝f₃₊(n_acc/N)、n_obs/N＝f_obs(n_acc/N)。

关系曲线上的数据点(n_acc/N，n_x[n_acc]/N)纵坐标中的n_x[n_acc]为数组n_x[n_accmax]中第n_acc个元素，其中n_x代表n₁、n₂、n₃₊或n_obs。

上述步骤3)具体为：

3.1)提取实验数据

从实验数据中提取归一化的累积总翻转位数n_obs/N_cap、累积1位翻转字节的翻转位数n_1exp/N_cap、累积2位翻转字节的翻转位数n_2exp/N_cap、累积3位及以上翻转字节的翻转位数n_3+exp/N_cap，其中n_obs为实验测得得到的累计总翻转位数，N_cap为实验器件储存容量。

3.2)二次翻转效应的修正

根据模拟计算得到的n_obs/N＝f_obs(n_acc/N)函数曲线取反函数，代入实验测量得到的n_obs/N_cap推得相应的n_acc/N。

优选地，上述步骤4)具体为：

将步骤3)处理后的实验数据点(n_acc/N，n_1exp/N_cap)、(n_acc/N，n_2exp/N_cap)、(n_acc/N，n_3+exp/N_cap)直接与蒙特卡罗模拟计算结果比较，分析其差异，判断脉冲中子辐射效应是否符合单粒子翻转累积规律。在相同的横坐标n_acc/N下，实验数据纵坐标与计算曲线的对应值相同或接近(设定一个阈值，实验数据在该阈值范围内变化，认为实验数据与模拟曲线对应值相接近)，则该实验的脉冲中子辐射效应符合单粒子翻转累积规律，反之则不符合单粒子翻转累积规律。可采用实验数据与计算曲线对应值之差的绝对值，或该绝对值除以计算曲线对应值所得结果，用以描述实验数据符合或偏离计算曲线的程度。

本发明的有益效果是：

1、在脉冲中子辐射效应实验缺乏中间注量点实验数据、无法获得翻转位数随中子注量累积的变化曲线条件下，能够判断脉冲中子辐射引起的翻转是否与稳态条件下的翻转累积规律一致。

2、通过对二次翻转效应的修正，能够得到脉冲中子辐射效应实验中实际累积的翻转位数，为翻转截面的计算提供条件。

附图说明

图1为本发明蒙特卡罗算法流程图；

图2为典型脉冲中子辐射效应实验数据与模拟计算数据对比图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行进一步描述：

在模拟计算前根据每个字节中累积的翻转位数不同，将SRAM存储器的字节分为0～8位累积翻转位数共9种类型。每种类型翻转的字节数定义为N_i，相应的翻转位数为n_i＝i×N_i，其中i＝1,2,…,8。

一、不同翻转类型对应的翻转位数的蒙特卡罗模拟计算方法：

1、定义模拟SRAM存储器的存储容量N(单位为bit)、最大累积翻转位数n_accmax(单位为bit)。其中N用于计算结果的归一化处理，便于与不同容量SRAM存储器的实验数据进行直接比对；n_accmax定义了蒙特卡罗模拟计算的结束条件。

2、初始化9个数组N_i[n_accmax](i＝0,1,…,8)，分别存储累积0～8位翻转的字节数，N_i[n_accmax](i＝1,2,…,8)所有数组的所有元素初始化值为0，N₀[n_accmax]所有元素初始化值为N/8；

3、初始化实际累积翻转位数n_acc＝0；

4、n_acc自增1；

5、利用计算机产生[0,1]范围内的伪随机数f，如在Matlab中采用f＝random('unif',0,1)；

6、判断f是否满足：

该概率区间代表新增的翻转发生在0位累积翻转字节上，若满足，则执行分支(1)：

N₀(n_acc+1)＝N₀(n_acc)–1，N₁(n_acc+1)＝N₁(n_acc)+1，

若不满足，则执行步骤7；

7、判断f是否满足：

该概率区间代表新增的翻转发生在i位累积翻转字节上，且发生在字节中的未翻转位上，若满足，则执行分支(2)-a：

N_i(n_acc+1)＝N_i(n_acc)–1，N_i+1(n_acc+1)＝N_i+1(n_acc)+1，

若不满足，则执行步骤8；

8、判断f是否满足：

该概率区间代表新增的翻转发生在i位累积翻转字节上，且发生在字节中的已翻转位上(即二次翻转)，若满足，则执行分支(2)-b：

N_i(n_acc+1)＝N_i(n_acc)–1，N_i-1(n_acc+1)＝N_i-1(n_acc)+1，

若不满足，则执行步骤9；

9、若以上条件均不满足，则新增的翻转发生在8位累积翻转字节上，为二次翻转，执行分支(3)：

N₈(n_acc+1)＝N₈(n_acc)–1，N₇(n_acc+1)＝N₇(n_acc)+1；

10、判断是否满足n_acc＝n_accmax，若不满足，则重新执行步骤4～9。

若满足，则结束计算，输出各类型字节数N_i[n_accmax](i＝0,1,…,8)及其他参数：

累积1位和2位翻转字节的翻转位数n₁[n_accmax]、n₂[n_accmax]由下式给出：

n_i[n_accmax]＝i×N_i[n_accmax](i＝1,2)

累积3位及以上翻转字节的翻转位数n₃₊[n_accmax]由下式给出：

n₁[n_accmax]、n₂[n_accmax]、n₃₊[n_accmax]之和定义为测试得到的累积翻转总位数n_obs[n_accmax]。

如上所述n₁[n_accmax]、n₂[n_accmax]、n₃₊[n_accmax]、n_obs[n_accmax]除以存储容量N进行归一化处理，得到关系曲线n₁/N＝f₁(n_acc/N)、n₂/N＝f₂(n_acc/N)、n₃₊/N＝f₃₊(n_acc/N)、n_obs/N＝f_obs(n_acc/N)。

二、实验数据与模拟计算数据的对比分析：

1、提取实验数据

从实验数据中提取归一化的累积总翻转位数n_obs/N_cap、累积1位翻转字节的翻转位数n_1exp/N_cap、累积2位翻转字节的翻转位数n_2exp/N_cap、累积3位及以上翻转字节的翻转位数n_3+exp/N_cap。其中n_obs为实验测得得到的累计总翻转位数，N_cap为实验器件储存容量。在与模拟计算数据的对比中，这些实验数据作为实验数据点的y值。

2、二次翻转效应的修正

实验提取的累积总翻转位数n_obs是脉冲中子注量累积完成后的测量数据，由于二次翻转效应的影响，n_obs较实际累积的翻转位数小。根据模拟计算得到的n_obs/N＝f_obs(n_acc/N)函数曲线取反函数，代入实验测量得到的n_obs/N_cap推得相应的n_acc/N，在与模拟计算数据的对比中，n_acc/N作为实验数据点的x值。

3、数据对比

将以上处理后的实验数据点(n_acc/N，n_1exp/N_cap)、(n_acc/N，n_2exp/N_cap)、(n_acc/N，n_3+exp/N_cap)直接与蒙特卡罗模拟计算结果比较，分析其差异，判断脉冲中子辐射效应是否符合单粒子翻转累积规律。在相同的横坐标n_acc/N下，实验数据纵坐标与计算曲线的对应值越接近(设定一个阈值，实验数据在该阈值范围内变化，认为实验数据与模拟曲线对应值相接近)，本实验的脉冲中子辐射效应符合单粒子翻转累积规律。可采用实验数据与计算曲线对应值之差的绝对值，或该绝对值除以计算曲线对应值所得结果，用以描述实验数据符合或偏离计算曲线的程度。

该数据分析方法已被用于65nm，130nm，180nm工艺SRAM脉冲中子辐射效应实验研究，并得到了验证，如附图2所示。