特開 2023-140941 ＳＥＵクロスセクション推定装置及びＳＥＵクロスセクション推定方法並びにＳＥＵクロスセクション推定プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023140941

(43)【公開日】2023-10-05

(54)【発明の名称】ＳＥＵクロスセクション推定装置及びＳＥＵクロスセクション推定方法並びにＳＥＵクロスセクション推定プログラム

(51)【国際特許分類】

   G01R 31/308 20060101AFI20230928BHJP

   H05H 3/06 20060101ALN20230928BHJP

   H05H 6/00 20060101ALN20230928BHJP

   G01R 31/3181 20060101ALN20230928BHJP

【ＦＩ】

G01R31/308

H05H3/06

H05H6/00

G01R31/3181

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022047024

(22)【出願日】2022-03-23

(71)【出願人】

【識別番号】000004226

【氏名又は名称】日本電信電話株式会社

(71)【出願人】

【識別番号】504173471

【氏名又は名称】国立大学法人北海道大学

(74)【代理人】

【識別番号】100083806

【弁理士】

【氏名又は名称】三好 秀和

(74)【代理人】

【識別番号】100129230

【弁理士】

【氏名又は名称】工藤 理恵

(72)【発明者】

【氏名】岩下 秀徳

(72)【発明者】

【氏名】奥川 雄一郎

(72)【発明者】

【氏名】広島 芳春

(72)【発明者】

【氏名】鬼柳 善明

(72)【発明者】

【氏名】古坂 道弘

(72)【発明者】

【氏名】加美山 隆

(72)【発明者】

【氏名】佐藤 博隆

【テーマコード（参考）】

2G085

2G132

【Ｆターム（参考）】

2G085BA17

2G085DA03

2G085EA01

2G085EA06

2G132AA02

2G132AA08

2G132AB18

2G132AD00

2G132AL09

(57)【要約】

【課題】簡易な方法でＳＥＵクロスセクションが未知である半導体デバイスのＳＥＵクロスセクションを推定する。
【解決手段】ＳＥＵクロスセクションが既知である複数の基準デバイスに、材質が異なる複数のターゲットに粒子放射線をそれぞれ照射して発生する各中性子を照射したときの、各ターゲットごとのソフトエラー発生率を記憶する記憶部１５と、測定対象デバイスに、各中性子を照射したときのソフトエラー発生率を演算する演算部１２と、測定対象デバイス４のソフトエラー発生率と、基準デバイスのソフトエラー発生率との類似度を判定する判定部１６と、測定対象デバイス４との類似度が最も高いと判定された基準デバイスのＳＥＵクロスセクションに基づいて、測定対象デバイス４のＳＥＵクロスセクションを推定する推定部１７とを備える。
【選択図】 図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ＳＥＵクロスセクションが既知である複数の基準デバイスに、材質が異なる複数のターゲットに粒子放射線をそれぞれ照射して発生する各中性子を照射したときの、各ターゲットごとのソフトエラー発生率を記憶する記憶部と、
測定対象デバイスに、前記各中性子を照射したときのソフトエラー発生率を演算する演算部と、
前記測定対象デバイスのソフトエラー発生率と、前記基準デバイスのソフトエラー発生率との類似度を判定する判定部と、
前記測定対象デバイスとの類似度が最も高いと判定された基準デバイスのＳＥＵクロスセクションに基づいて、前記測定対象デバイスのＳＥＵクロスセクションを推定する推定部と、
を備えたＳＥＵクロスセクション推定装置。

【請求項2】

前記推定部は、前記判定部で最も類似度が高いと判定された基準デバイスのソフトエラー発生率と、前記測定対象デバイスのソフトエラー発生率との比率を算出し、
前記類似度が最も高いと判定された基準デバイスのＳＥＵクロスセクション、及び前記比率に基づいて、前記測定対象デバイスのＳＥＵクロスセクションを推定する
請求項１に記載のＳＥＵクロスセクション推定装置。

【請求項3】

各々の前記ターゲットの材質は、ベリリウム（Ｂｅ）、タンタル（Ｔａ）、鉛（Ｐｂ）、タングステン（Ｗ）、のうちのいずれかである
請求項１または２に記載のＳＥＵクロスセクション推定装置。

【請求項4】

前記複数のターゲットは、第１のターゲットと第２のターゲットを含み、前記第１のターゲット及び第２のターゲットは、第１の材質の部材と第２の材質の部材との積層構造をなし、前記第１のターゲットの第２の材質の部材と、前記第２のターゲットの第２の材質の部材は板厚が異なり、
前記記憶部は、前記第１のターゲット及び第２のターゲットに前記粒子放射線を照射して発生する中性子を、各々の前記基準デバイスに照射したときの、各ターゲットごとのソフトエラー発生率を記憶する
請求項１または２に記載のＳＥＵクロスセクション推定装置。

【請求項5】

前記第１の材質の部材はベリリウム（Ｂｅ）であり、第２の材質の部材はアルミニウム（Ａｌ）である
請求項４に記載のＳＥＵクロスセクション推定装置。

【請求項6】

前記各ターゲットは、前記粒子放射線が照射された際に、それぞれ異なる中性子スペクトルを発生する
請求項１～５のいずれか１項に記載のＳＥＵクロスセクション推定装置。

【請求項7】

ＳＥＵクロスセクションが既知である複数の基準デバイスに、材質が異なる複数のターゲットに粒子放射線をそれぞれ照射して発生する各中性子を照射したときの、各ターゲットごとのソフトエラー発生率を記憶するステップと、
測定対象デバイスに、前記各中性子を照射したときのソフトエラー発生率を演算するステップと、
前記測定対象デバイスのソフトエラー発生率と、前記基準デバイスのソフトエラー発生率との類似度を判定するステップと、
前記測定対象デバイスとの類似度が最も高いと判定された基準デバイスのＳＥＵクロスセクションに基づいて、前記測定対象デバイスのＳＥＵクロスセクションを推定するステップと、
を備えたＳＥＵクロスセクション推定方法。

【請求項8】

請求項１～６のいずれか１項に記載のＳＥＵクロスセクション推定装置としてコンピュータを機能させるＳＥＵクロスセクション推定プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ＳＥＵクロスセクション推定装置及びＳＥＵクロスセクション推定方法並びにＳＥＵクロスセクション推定プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

宇宙から降り注ぐ宇宙線が大気圏にある酸素、或いは窒素に衝突すると、中性子線が発生し、地球に降り注ぐ。一方、多くの電子機器で使用されているＬＳＩ等の回路に中性子線が入射すると、核反応により生成された電荷によってＬＳＩに保存されたデータのビットが反転するソフトエラーが発生する。

【0003】

ソフトエラーは、ＳＥＵ（Single Event Upset）と呼ばれており、単一の粒子放射線（中性子、陽子、重粒子など）がメモリなどの半導体デバイスに入射し、核反応により生成された電荷によって半導体デバイスに保存されたデータ（ビット）が反転する事象である。また、粒子放射線がＳＥＵを発生させる割合をＳＥＵクロスセクションと称している。

【0004】

半導体にフルエンスφ［ｎ/ｃｍ2］の粒子放射線を照射したときのＳＥＵの数をＮとすると、ＳＥＵクロスセクションは、下記（１）式で示される。

【0005】

（ＳＥＵクロスセクション）＝Ｎ／φ …（１）
ＳＥＵクロスセクションを測定する方法として、例えば非特許文献１、２、特許文献１に開示されている飛行時間法が知られている。飛行時間法は、一定距離の飛行に要する時間を計測することで粒子放射線の速度を算出し、粒子エネルギーに換算する方法である。

【0006】

加速器及び原子炉を用いてパルス中性子を生成し、一定距離に検出器を設置し、パルス中性子の生成時間と中性子が検出された時刻の差、即ち飛行時間を測定することにより、その中性子のエネルギーを特定することが可能になる。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0007】

【非特許文献1】https://group.ntt/jp/newsrelease/2020/11/25/201125a.html

【非特許文献2】Hidenori Iwashita et al. “Energy-Resolved Soft-Error Rate Measurements for 1-800 MeV Neutronsby the Time-of-Flight Technique at LANSCE ”IEEE TRANSACTIONS ON NUCLEAR SCIENCE,VOL. 67, NO. 11, NOVEMBER2020.

【特許文献】

【0008】

【特許文献1】国際公開第２０２１／００２４６９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0009】

しかし、ＭｅＶオーダーの高エネルギーの中性子を測定するためには、大規模施設が必要となり、世界的にも測定できる施設が限られている。このような大規模施設を利用してＳＥＵクロスセクションを測定することは難しい。また、測定対象となるデバイスがＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）である場合には、高速検出回路を組み込んで飛行時間法により中性子の速度を測定できるものの、ＳＲＡＭなどの高速検出回路を組み込むことが難しいデバイスについては、高速にソフトエラーを検出することができない。例えば、メモリ全体をスキャンするためには、数ミリ秒～数十ミリ秒といった長時間を要してしまうという問題がある。

【0010】

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、簡易な方法でＳＥＵクロスセクションが未知である半導体デバイスのＳＥＵクロスセクションを推定することが可能なＳＥＵクロスセクション推定装置及びＳＥＵクロスセクション推定方法並びにＳＥＵクロスセクション推定プログラムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0011】

本発明の一態様のＳＥＵクロスセクション推定装置は、ＳＥＵクロスセクションが既知である複数の基準デバイスに、材質が異なる複数のターゲットに粒子放射線をそれぞれ照射して発生する各中性子を照射したときの、各ターゲットごとのソフトエラー発生率を記憶する記憶部と、測定対象デバイスに、前記各中性子を照射したときのソフトエラー発生率を演算する演算部と、前記測定対象デバイスのソフトエラー発生率と、前記基準デバイスのソフトエラー発生率との類似度を判定する判定部と、前記測定対象デバイスとの類似度が最も高いと判定された基準デバイスのＳＥＵクロスセクションに基づいて、前記測定対象デバイスのＳＥＵクロスセクションを推定する推定部とを備える。

【0012】

本発明の一態様のＳＥＵクロスセクション推定方法は、ＳＥＵクロスセクションが既知である複数の基準デバイスに、材質が異なる複数のターゲットに粒子放射線をそれぞれ照射して発生する各中性子を照射したときの、各ターゲットごとのソフトエラー発生率を記憶するステップと、測定対象デバイスに、前記各中性子を照射したときのソフトエラー発生率を演算するステップと、前記測定対象デバイスのソフトエラー発生率と、前記基準デバイスのソフトエラー発生率との類似度を判定するステップと、前記測定対象デバイスとの類似度が最も高いと判定された基準デバイスのＳＥＵクロスセクションに基づいて、前記測定対象デバイスのＳＥＵクロスセクションを推定するステップとを備える。

【0013】

本発明の一態様は、上記ＳＥＵクロスセクション推定装置としてコンピュータを機能させるためのＳＥＵクロスセクション推定プログラムである。

【発明の効果】

【0014】

本発明によれば、簡易な方法でＳＥＵクロスセクションが未知である半導体デバイスのＳＥＵクロスセクションを推定することが可能になる。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】図１は、実施形態に係るＳＥＵクロスセクション推定装置、及びその周辺機器の構成を示すブロック図である。

【図2】図２は、ターゲットに陽子を照射して中性子を発生させる様子を示す説明図である。

【図3】図３は、材質が異なる複数のターゲットに陽子を放射したときに発生する中性子エネルギーと中性子数との関係を示すグラフである。

【図4】図４は、複数の既存デバイスに中性子を照射したときの、中性子エネルギーとＳＥＵクロスセクションとの関係を示すグラフである。

【図5】図５は、複数の材質のターゲットを用いて発生させた中性子を、各基準デバイス、及び測定対象デバイスに照射したときの、ソフトエラー発生率を示すグラフである。

【図6】図６は、第１実施形態に係るＳＥＵクロスセクション推定装置による処理手順を示すフローチャートである。

【図7】図７は、第１の材料と第２の材料からなる積層構造のターゲットに陽子を照射して中性子を発生させる様子を示す説明図である。

【図8】図８は、第２の材料の厚さが異なる複数のターゲットに陽子を放射したときに発生する中性子エネルギーと中性子数との関係を示すグラフである。

【図9】図９は、第２の材料の厚さが異なる複数のターゲットを用いて発生させた中性子を、各基準デバイス及び測定対象デバイスに照射したときの、ソフトエラー発生率を示すグラフである。

【図10】図１０は、本実施形態のハードウェア構成を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0016】

［第１実施形態の説明］
以下、実施形態に係るＳＥＵクロスセクション推定装置について、図面を参照して説明する。図１は、実施形態に係るソフトエラー推定装置（以下、「推定装置１」と略す）、及びその周辺機器である加速器２、ターゲット３、測定対象デバイス４の構成を示すブロック図である。

【0017】

加速器２は、陽子、重粒子などの粒子放射線を加速して出力する。本実施形態では、粒子放射線として陽子を用いる例について説明する。

【0018】

ターゲット３は、図２に示すように加速器２から出力される陽子が照射されると、中性子を出力する。ターゲット３は、ベリリウム（Ｂｅ）、鉛（Ｐｂ）、タンタル（Ｔａ）、タングステン（Ｗ）などの材質からなり、加速器２の出力側の適所に設置されている。ターゲット３の材質を変更することにより、ターゲット３から放射される中性子フルエンス（単位面積当たりの中性子の放射量）、及び中性子スペクトルが変化する。

【0019】

中性子スペクトルは、中性子エネルギーと中性子数との関係を示すデータである。各材質のターゲット３における中性子フルエンス、及び中性子スペクトルは既知のデータである。なお、本実施形態では、ターゲット３の材質として、ベリリウム（Ｂｅ）、鉛（Ｐｂ）、タンタル（Ｔａ）、タングステン（Ｗ）を用いる例について説明するが、本発明はこれに限定されるものではなく、他の材質のターゲット３を用いてもよい。

【0020】

図３は、ターゲット３から放射される中性子スペクトルを示すグラフであり、横軸は中性子エネルギー［ＭｅＶ］、縦軸は中性子数を示している。図３に示す曲線ｐ１、ｐ２、ｐ３、ｐ４はそれぞれ、ターゲット３の材質をタンタル（Ｔａ）、ベリリウム（Ｂｅ）、タングステン（Ｗ）、鉛（Ｐｂ）としたときの、ターゲット３から放射される中性子スペクトルを示している。中性子フルエンス、及び中性子スペクトルのデータは、推定装置１に出力される。

【0021】

測定対象デバイス４は、ＳＥＵクロスセクションを推定する対象となる半導体デバイスである。即ち、測定対象デバイス４のＳＥＵクロスセクションは未知である。測定対象デバイス４は、ＦＰＧＡ、ＳＲＡＭ（Static Random AccessMemory）などの半導体が実装された基板である。ターゲット３から出力される中性子が測定対象デバイス４に照射されると、測定対象デバイス４においてソフトエラーが発生する。測定対象デバイス４にて発生したソフトエラーの情報は、推定装置１に出力される。

【0022】

推定装置１（ＳＥＵクロスセクション推定装置）は、入力部１１と、演算部１２と、演算データ保存部１３と、既存データ保存部１４と、記憶部１５と、判定部１６と、推定部１７と、出力部１８を備えている。

【0023】

入力部１１は、加速器２からターゲット３に陽子が照射された際に、ターゲット３から照射される中性子フルエンスの情報を取得する。入力部１１は、測定対象デバイス４に中性子が照射された際に発生するソフトエラーの発生情報を取得する。入力部１１は、ターゲット３の材質が種々の材質に変更された際に、各材質のターゲット３ごとに中性子フルエンスの情報、及び測定対象デバイス４にて発生したソフトエラーの情報を取得する。

【0024】

具体的に入力部１１は、ターゲット３をベリリウム（Ｂｅ）、鉛（Ｐｂ）、タンタル（Ｔａ）、及びタングステン（Ｗ）とした際の、中性子フルエンスの情報、及びソフトエラーの情報を取得する。入力部１１は、取得した情報を演算部１２に出力する。

【0025】

演算部１２は、測定対象デバイス４にて発生したソフトエラーの情報に基づいて、各ターゲットごと（即ち、中性子スペクトルごと）のソフトエラー発生率を演算する。具体的には、ターゲット３をベリリウム（Ｂｅ）、鉛（Ｐｂ）、タンタル（Ｔａ）、及びタングステン（Ｗ）としたときの、測定対象デバイス４にて発生したソフトエラーの情報に基づいて、各ターゲット３ごとのソフトエラー発生率を演算する。演算部１２は、例えば後述する図５の符号Ｐ１～Ｐ４に示す如くのソフトエラー発生率を算出する。即ち、演算部１２は、ＳＥＵクロスセクションの測定対象となる測定対象デバイス４に、各々のターゲット３に粒子放射線を照射して発生する中性子を照射したときのソフトエラー発生率を演算する。

【0026】

演算データ保存部１３は、演算部１２で演算されたソフトエラー発生率を保存する。

【0027】

既存データ保存部１４は、複数のＦＰＧＡのＳＥＵクロスセクションのデータを保存する。各ＦＰＧＡのＳＥＵクロスセクションは、周知技術である飛行時間法、単色法などを用いて予め測定された既知のデータである。以下では、ＳＥＵクロスセクションが既知であるＦＰＧＡなどの半導体デバイスを「基準デバイス」という。本実施形態では、「ＦＰＧＡ２８ｎｍ」、「ＦＰＧＡ４０ｎｍ」、「ＦＰＧＡ５５ｎｍ」を基準デバイスとした例について説明する。既存データ保存部１４は、「ＦＰＧＡ２８ｎｍ」、「ＦＰＧＡ４０ｎｍ」、「ＦＰＧＡ５５ｎｍ」のそれぞれについてのＳＥＵクロスセクションのデータを保存する。

【0028】

なお、「２８ｎｍ」、「４０ｎｍ」、「５５ｎｍ」とは、ＦＰＧＡの基板に形成される線幅を示している。例えば「ＦＰＧＡ２８ｎｍ」は、線幅が２８ｎｍとされたパターンが形成されたＦＰＧＡである。本実施形態では、基準デバイスとしてＦＰＧＡを用いる例について説明するが、本発明はこれに限定されるものではなく、その他の半導体デバイスを用いてもよい。

【0029】

図４は、各基準デバイスのＳＥＵクロスセクションを示すグラフであり、横軸は中性子エネルギー［ＭｅＶ］、縦軸はＳＥＵクロスセクション［ｃｍ2／Ｍbit］を示している。図４に示す曲線ｐ１１はＦＰＧＡ２８ｎｍ、曲線ｐ１２はＦＰＧＡ４０ｎｍ、曲線ｐ１３はＦＰＧＡ５５ｎｍのＳＥＵクロスセクションを示している。

【0030】

記憶部１５は、各基準デバイスごとの、各種のターゲット３を用いて発生した中性子によるソフトエラー発生率を記憶する。即ち、異なる中性子スペクトルごとのソフトエラー発生率を記憶する。図３に示したように、複数の材質のターゲット３を用いたときの、中性子エネルギーと中性子数との関係を示すグラフと、図４に示した複数の基準デバイス（ＦＰＧＡ）のＳＥＵクロスセクションのデータに基づいて、各基準デバイスごとの、各種のターゲット３を用いて発生した中性子によるソフトエラー発生率が求められる。

【0031】

具体的には図５に示すように、横軸をターゲット３（Ｂｅ、Ｐｂ、Ｔａ、Ｗ）とし、縦軸をソフトエラー発生率としたデータが求められ、このデータが記憶部１５に記憶される。図５では、ＦＰＧＡ２８ｎｍのソフトエラー発生率で規格化した各基準デバイスのソフトエラー発生率を示している。図５に示す曲線ｐ２１はＦＰＧＡ２８ｎｍ、曲線ｐ２２はＦＰＧＡ４０ｎｍ、曲線ｐ２３はＦＰＧＡ５５ｎｍのソフトエラー発生率を示している。即ち、記憶部１５は、ＳＥＵクロスセクションが既知である複数の基準デバイスに、材質が異なる複数のターゲット３に粒子放射線を照射して発生する中性子を照射したときの、各ターゲット３ごとのソフトエラー発生率を記憶する。

【0032】

判定部１６は、演算データ保存部１３に記憶されている測定対象デバイス４のソフトエラー発生率と、記憶部１５に記憶されている基準デバイスのソフトエラー発生率とを比較し、測定対象デバイス４のソフトエラー発生率がどの基準デバイスのソフトエラー発生率に類似しているかを判定する。即ち、判定部１６は、測定対象デバイス４のソフトエラー発生率と、基準デバイスのソフトエラー発生率との類似度を判定する。

【0033】

例えば、各種の材質のターゲット３を用いて測定対象デバイス４に中性子を照射したときの、測定対象デバイス４に発生するソフトエラー発生率が、図５に示す符号Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４であったものとする。この場合には、測定対象デバイス４のソフトエラー発生率と、曲線ｐ２３に示すＦＰＧＡ５５ｎｍのソフトエラー発生率との類似度が高いものと判定する。具体的な判定方法の一例として、最小二乗法を用いた判定法がある。各ソフトエラー発生率をaP1,aP2,aP3,aP4とし、モデル曲線のp23, p22, p11のそれぞれの残差の二乗和が最小となる係数aを探索し、最も残差の二乗和が少なくなったモデル曲線が類似の曲線と判定する。

【0034】

推定部１７は、判定部１６にて類似度の高い基準デバイスが特定された際に、この基準デバイスのソフトエラー発生率と、測定対象デバイス４のソフトエラー発生率との関係性を認識する。例えば、図５に示すように測定対象デバイス４のソフトエラー発生率が、ＦＰＧＡ５５ｎｍのソフトエラー発生率と類似しており、更に、ＦＰＧＡ５５ｎｍに対してソフトエラー発生率が２０％程度低いものと認識する。

【0035】

推定部１７は、測定対象デバイス４のＳＥＵクロスセクションは、曲線ｐ２３に示すＦＰＧＡ５５ｎｍのＳＥＵクロスセクションに対して２０％程度低いものと推定する。推定部１７は、測定対象デバイス４のＳＥＵクロスセクションは、図４の曲線ｐ１３に示されるＦＰＧＡ５５ｎｍのＳＥＵクロスセクションに対して、２０％程度低いデータとなるものと推定する。

【0036】

即ち推定部１７は、判定部１６で類似度が高いと判定された基準デバイスのソフトエラー発生率と、測定対象デバイス４のソフトエラー発生率との比率を算出し、類似度が高いと判定された基準デバイスのＳＥＵクロスセクション、及び比率に基づいて、測定対象デバイス４のＳＥＵクロスセクションを推定する。

【0037】

出力部１８は、推定部１７で推定されたデータを外部に出力する。

【0038】

次に、第１実施形態に示した推定装置１におけるＳＥＵクロスセクションの推定処理の手順について、図６に示すフローチャートを参照して説明する。

【0039】

初めに、図６に示すステップＳ１１において既存データ保存部１４は、ＳＥＵクロスセクションが既知である複数の基準デバイスの、中性子エネルギーとＳＥＵクロスセクションとの関係を示すデータを取得して保存する。具体的には、図４に示したＦＰＧＡ２８ｎｍ、ＦＰＧＡ４０ｎｍ、ＦＰＧＡ５５ｎｍのＳＥＵクロスセクションのデータを保存する。基準デバイスのクロスセクションは、例えば大規模施設を利用し、例えば飛行時間法により求められる。

【0040】

ステップＳ１２において入力部１１は、複数のターゲット３に陽子を照射して発生する中性子を測定対象デバイス４に照射したときの、ソフトエラー発生率を取得する。具体的には、図５に示した点Ｐ１～Ｐ４のデータを取得する。

【0041】

ステップＳ１３において判定部１６は、測定対象デバイス４に対してソフトエラー発生率の類似度が高い基準デバイスを特定する。具体的には、図５に示した点Ｐ１～Ｐ４のデータは、曲線ｐ２３と類似して変化しているので、類似度の高い基準デバイスが、ＦＰＧＡ５５ｎｍであるものと特定する。

【0042】

ステップＳ１４において推定部１７は、測定対象デバイス４のソフトエラー発生率とステップＳ１３の処理で特定した基準デバイスのソフトエラー発生率との関係性を認識する。具体的には、図５に示した点Ｐ１～Ｐ４のデータが、ＦＰＧＡ５５ｎｍのグラフに対して２０％程度低いことを認識する。更に、ＦＰＧＡ５５ｎｍのＳＥＵクロスセクションに基づいて測定対象デバイス４のＳＥＵクロスセクションを推定する。

【0043】

具体的には、測定対象デバイス４のＳＥＵクロスセクションは、図４に示した曲線ｐ１３（ＦＰＧＡ５５ｎｍのＳＥＵクロスセクション）よりも２０％程度低いグラフになるものと推定する。この推定結果は、出力部１８から出力される。その後、本処理を終了する。ユーザは、この推定結果に基づき、測定対象デバイス４のＳＥＵクロスセクションを認識することができる。

【0044】

このように、本実施形態に係る推定装置１（ＳＥＵクロスセクション推定装置）は、ＳＥＵクロスセクションが既知である複数の基準デバイスに、材質が異なる複数のターゲット３に粒子放射線をそれぞれ照射して発生する各中性子を照射したときの、各ターゲット３ごとのソフトエラー発生率を記憶する記憶部１５と、測定対象デバイス４に、各中性子を照射したときのソフトエラー発生率を演算する演算部１２と、測定対象デバイス４のソフトエラー発生率と、基準デバイスのソフトエラー発生率との類似度を判定する判定部１６と、測定対象デバイス４との類似度が最も高いと判定された基準デバイスのＳＥＵクロスセクションに基づいて、測定対象デバイス４のＳＥＵクロスセクションを推定する推定部１５と、を備える。

【0045】

本実施形態に係る推定装置１を用いることにより、基準デバイスのＳＥＵクロスセクションを用いて、ＳＥＵクロスセクションが未知である半導体デバイス（測定対象デバイス４）のＳＥＵクロスセクションを推定できる。このため、大規模施設を利用することなく極めて簡易な方法で測定対象デバイス４のＳＥＵクロスセクションを推定することが可能となる。

【0046】

また、ターゲット３として、ベリリウム（Ｂｅ）、鉛（Ｐｂ）、タンタル（Ｔａ）、タングステン（Ｗ）を用いており、それぞれの材質のターゲット３に陽子を照射することにより、それぞれ異なる中性子スペクトルを発生させることができ、ＳＥＵクロスセクションを高精度に推定することが可能になる。

【0047】

また、判定部１６で類似度が高いと判定された基準デバイスのソフトエラー発生率と、測定対象デバイス４のソフトエラー発生率との比率を算出する。例えば、図５に示した例では、測定対象デバイス４のソフトエラー発生率（Ｐ１～Ｐ４）は、ＦＰＧＡ５５ｎｍのソフトエラー発生率（曲線ｐ２３）よりも、２０％程度低い数値であるものと判断する。推定部１７は、この比率に基づいて、測定対象デバイス４のＳＥＵクロスセクションを推定するので、ＳＥＵクロスセクションの推定精度を高めることができる。

【0048】

また、測定対象となるデバイスが、ＳＲＡＭなどの高速検出回路を組み込むことが難しいデバイスであってもＳＥＵクロスセクションを容易に推定することが可能になる。

【0049】

［第２実施形態の説明］
次に、第２実施形態について説明する。第２実施形態に係る推定装置１は、前述した第１実施形態と同様の構成を有している。第２実施形態では、測定対象デバイス４に照射するための中性子を発生させるターゲット３の構造が第１実施形態と相違する。

【0050】

また、第２実施形態では、記憶部１５に、後述する図９に示すようにアルミニウム（第２の材料３２）の厚さとソフトエラー発生率との関係を示すグラフが記憶されている点で第１実施形態と相違する。以下、第２実施形態について詳細に説明する。

【0051】

図７は、第２実施形態に係る推定装置１でＳＥＵクロスセクションを推定する際に使用するターゲット３０の構成を示す説明図である。図７に示すように、第２実施形態に係る推定装置１では、第１の材料３１に第２の材料３２を積層した二層構造のターゲット３０を使用する。

【0052】

一例として、厚さが一定（例えば、３ｍｍ）とされた第１の材料３１に、厚さが可変とされた第２の材料３２を積層して形成したターゲット３０を使用する。第１の材料３１は例えばベリリウム（Ｂｅ）であり、第２の材料は例えばアルミニウム（Ａｌ）である。アルミニウムの厚さを変更した複数のターゲット３０を用いることにより、ターゲット３０から出力される中性子スペクトルを変更して測定対象デバイス４に照射する。

【0053】

前述した第１実施形態では、材質が異なる複数のターゲット３を使用したのに対して、第２実施形態では第２の材料３２の厚さが異なる複数のターゲット３０を使用して中性子を発生させている。即ち、複数のターゲット３０は、第１のターゲットと第２のターゲットを含み、第１のターゲット及び第２のターゲットは、第１の材質の部材（第１の材料３１）と第２の材質の部材（第２の材料３２）との積層構造をなし、第１のターゲットの第２の材質の部材と、第２のターゲットの第２の材質の部材は板厚が異なっている。記憶部１５は、第１のターゲット及び第２のターゲットに陽子（粒子放射線）を照射して発生する中性子を、各々の基準デバイスに照射したときの、各ターゲット３０ごとのソフトエラー発生率を記憶する。

【0054】

図８は、アルミニウムの厚さを０．０～１．５ｍｍの範囲で変化させたときの、中性子スペクトルを示すグラフである。図８に示す曲線ｑ１、ｑ２、ｑ３、ｑ４、ｑ５はそれぞれ、第２の材料３２として使用するアルミニウムの厚さを０．０ｍｍ、０．２ｍｍ、０．５、１．０ｍｍ、１．５ｍｍとしたときの中性子スペクトルを示すグラフである。

【0055】

記憶部１５には、図９に示すように各基準デバイスごとの、アルミニウムの厚さとソフトエラー発生率との関係を示すグラフが記憶されている。図９に示すグラフは、ＦＰＧＡ２８ｎｍのソフトエラー発生率で規格化したデータを示している。図９に示す曲線ｑ２１はＦＰＧＡ２８ｎｍ、曲線ｑ２２はＦＰＧＡ４０ｎｍ、曲線ｑ２３はＦＰＧＡ５５ｎｍについてのソフトエラー発生率を示している。

【0056】

図９に示す点Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３、Ｑ４は、アルミニウムの厚さが異なる複数のターゲット３０を用いて測定対象デバイス４に中性子を照射したときの、測定対象デバイス４に発生するソフトエラー発生率を示している。

【0057】

即ち第２実施形態では、記憶部１５は、板厚が固定された第１の材質の部材に、種々の板厚を有する第２の材質の部材を積層した複数のターゲット３０に粒子放射線を照射して発生する中性子を、各々の基準デバイスに照射したときの、各ターゲット３０ごとのソフトエラー発生率を記憶している。

【0058】

図９から理解されるように点Ｑ１～Ｑ４は、曲線ｑ２２と類似している。従って、判定部１６は、測定対象デバイス４のソフトエラー発生率は基準デバイスであるＦＰＧＡ４０ｎｍとの類似度が高いものと判定する。

【0059】

また、点Ｑ１～Ｑ４は、曲線ｑ２２に対してソフトエラー発生率が２０％程度高くなっている。推定部１７は測定対象デバイス４のＳＥＵクロスセクションは、ＦＰＧＡ４０ｎｍのＳＥＵクロスセクションに対して、２０％だけ高い数値になるものと推定する。具体的には、図４に示した曲線ｐ１２に対して、２０％だけ高い数値となるものと推定する。

【0060】

このように第２実施形態では、第１の材料３１（第１の材質の部材）と第２の材料３２（第２の材質の部材）の積層構造とし、且つ第２の材料３２の厚さを変更したターゲット３０を使用して中性子を発生させ、第２の材料３２の厚さが異なる各ターゲット３０を用いて検出されたソフトエラー発生率に基づいて、測定対象デバイス４のＳＥＵクロスセクションを推定している。

【0061】

従って、第２実施形態に係る推定装置１では、前述した第１実施形態と同様に、基準デバイスのＳＥＵクロスセクションを用いて、ＳＥＵクロスセクションが未知である半導体デバイス（測定対象デバイス４）のＳＥＵクロスセクションを推定できる。このため、大規模施設を使用することなく測定対象デバイス４のＳＥＵクロスセクションを推定できる。

【0062】

第２実施形態に係る推定装置１では、第２の材料３２の厚さを適宜変更した複数種類のターゲット３０を用いて中性子を発生させる。このため、多くの材質のターゲットを用意する必要がなく、ＳＥＵクロスセクションの推定をより簡素化することができる。

【0063】

上記説明した実施形態に係るＳＥＵクロスセクション推定装置（推定装置１）には、図１０に示すように例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit、プロセッサ）９０１と、メモリ９０２と、ストレージ９０３（HDD：HardDisk Drive、SSD：SolidState Drive）と、通信装置９０４と、入力装置９０５と、出力装置９０６とを備える汎用的なコンピュータシステムを用いることができる。メモリ９０２およびストレージ９０３は、記憶装置である。このコンピュータシステムにおいて、ＣＰＵ９０１がメモリ９０２上にロードされた所定のプログラムを実行することにより、推定装置１の各機能が実現される。

【0064】

なお、推定装置１は、１つのコンピュータで実装されてもよく、あるいは複数のコンピュータで実装されても良い。また、推定装置１は、コンピュータに実装される仮想マシンであっても良い。

【0065】

なお、推定装置１用のプログラムは、ＨＤＤ、ＳＳＤ、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、ＣＤ (Compact Disc)、ＤＶＤ (Digital Versatile Disc)などのコンピュータ読取り可能な記録媒体に記憶することも、ネットワークを介して配信することもできる。

【0066】

なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で数々の変形が可能である。

【符号の説明】

【0067】

１ 推定装置（ＳＥＵクロスセクション推定装置）
２ 加速器
３、３０ ターゲット
４ 測定対象デバイス
１１ 入力部
１２ 演算部
１３ 演算データ保存部
１４ 既存データ保存部
１５ 記憶部
１６ 判定部
１７ 推定部
１８ 出力部
３１ 第１の材料（第１の材質の部材）
３２ 第２の材料（第２の材質の部材）

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】