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工艺尺寸压缩已经是实现工业生存的主要工具，并且是提高密度，改善性能和降低成本的重要驱动因素。随着器件处理进展到深亚微米栅极信号宽度（0.25mm→90nm），存储器产品的单元尺寸继续缩小，导致电压越来越低（5V→3.3V→1.8V ......）和内部存储器单元。
电容减少（10fF→5fF ......）。由于电容的减小，存储器件中的临界电荷量（存储器单元保持数据所需的最小电荷量）继续缩小，从而降低了它们对SER的自然抗性。
这反过来意味着粒子或宇宙射线的能量低得多，可能会干扰存储器单元。软错误是根据FIT来衡量的。
FIT率只是10亿设备运行时间内发生的故障数。 1000 FIT对应于大约144年的MTTF（平均故障间隔时间）。
要了解软错误的重要性，让我们看看它们在典型存储应用程序中的潜在影响的一些示例。例如，使用4Mbit低功耗存储器且软错误率为1000 FIT / Mbit的手机每28年可能会出现一次软错误。
具有100Gbits同步SRAM的标准高端路由器，软错误率为600 FIT / Mbit，每17小时可能出错一次。此外，软错误也很重要，因为其FIT速率目前是硬可靠性故障的典型FIT速率的10倍以上。
显然，软错误对于蜂窝电话来说不是问题，但是使用大量存储器的系统会受到严重影响。 α-粒子的影响半导体器件封装中使用的模塑化合物可能含有Th232和U238等杂质，这些杂质会随着时间的推移而衰减。
这些杂质释放α粒子，能量范围为2“9MeV（百万电子伏特）。在硅材料中，形成电子 - 空穴对所需的能量为3.6eV。
这意味着α粒子可能产生大约106.电子空穴对。耗尽区中的电场将引起电荷漂移，这将导致晶体管承受电流干扰。
如果电荷转移量超过存储在0或1状态的存储单元中的临界电荷量（QCRIT），则存储的数据将翻转。宇宙射线影响高能宇宙射线，太阳粒子与高层大气反应。
当发生这种情况时，会产生高能质子和中子。中子特别难以处理，因为它们可以穿透大多数人造结构（例如，中子很容易穿透5英尺的混凝土）。
这种效应的强度随纬度和海拔高度而变化。在伦敦，其影响是赤道的1.2倍。
在丹佛，由于海拔较高，这种效应比旧金山的海拔高三倍。在飞机上，这次撞击将在地面上进行100次800次。
高能中子具有10-800MeV的能量范围，并且因为它们是不带电的，所以与硅材料的反应不同于α粒子。实际上，中子必须轰击硅核以引起软错误。
可以产生α粒子和其他较重的离子以形成电子空穴对，但是这种电子空穴具有比来自模头化合物的典型α粒子更高的能量。热中子影响热量中子可能是软故障的主要来源，它们的能量通常很低（约25 meV）。
这些低能中子很容易在BPSG（硼磷硅酸盐玻璃）介电层中大量存在。被B10同位素捕获。
捕获中子将导致形成裂变的锂，α粒子和伽马射线。热中子只是存在BPSG时的一个问题。
所以热中子是这个SER的原因。放弃使用B10可以抵消这些影响。
表1显示了软错误根本原因的比较。测量设备对软错误很敏感。
一种方法是加速测量，另一种方法涉及系统级测量。测试地点的地理位置对获得的最终数据有很大影响。
为了尽量减少不同公司之间测量数据的差异。并维护不同产品供应商之间的共同基准。
行业标准是允许所有卖家宣布他们的SER FIT费率根据纽约市/海平面的地理位置进行调整。加速SER数据测量两种方法：α粒子加速测试和宇宙射线加速测试。
通过在decap芯片上放置氦离子或铀离子源并测量一段时间内的未对准总数并推断Fit / Mbits方法用于确定，可以实现器件对α粒子的灵敏度。上述两个加速数据测量值是FIT率的合理近似值，但通常会夸大实际故障率。
加速度数据可用于计算系统SER测量所需的总时间。一个很好的近似值。
另一方面，系统SER测量需要电路板上的数千个设备和连续系统控制来测量产生的偏移总数。系统SER是α粒子和宇宙射线SER的积累，数据在很大程度上取决于系统的地理位置。
消除系统中的α粒子 - 宇宙影响射线的最佳方法之一是测量数据，同时将系统放置在地下几米深（当宇宙射线的影响可以忽略不计时），然后在高海拔地区（当α粒子的影响完全可以忽略不计时）除了监测系统外。