一种芯片失效概率的预测方法以及计算机可读存储介质与流程

1.本发明涉及产品寿命预测技术领域，具体的，本发明涉及一种芯片失效概率的预测方法以及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.现有ic芯片等产品在使用过程中会出现不可预测的失效， 一旦芯片失效引发设备出现故障导致停工停产，将会导致巨大的经济损失，因此，如何实现对核心零部件产品的寿命的准确预测，对确保设备正常运行生产具有十分重要的意义。
3.由于产品的原材料、生产工序及外部环境等差异，导致目前现有的寿命预测，并不能满足实际需求，容易造成产品寿命的错误评估，预测结果不准确。
4.因此，需要一种新的芯片失效概率的预测方法。


技术实现要素：

5.为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种芯片失效概率的预测方法以及计算机可读存储介质，以解决上述的技术问题。
6.本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种芯片失效概率的预测方法，其改进之处在于：包括以下的步骤：s1、由阿伦尼乌斯方程式中导出加速因子af；s2、通过htol 模型，获取累积运行时间，即等效设备小时数 (edh)其中d为测试的样品数量，h为每个样品的测试时间；s3、计算每小时的故障率(λ)，表示为其中，r表示故障和失效的次数。
7.在上述方法中，所述的步骤s1中，所述的加速因子af，通过以下的方式获得其中，ea为失效模式的活化能 (ev)，e为底数的对数，即自然对数，k为玻尔兹曼常数，t
use
为使用温度，t
test
为测试温度。
8.在上述方法中，所述的步骤s3中，所述的故障和失效的次数r，替换为使用卡方的概率函数其中，x2/2 即(chi-squared/2) ，是失败或故障次数的概率估计，a即alpha，是置
信水平cl，是 x2概率分布曲线下适用的百分比面积，v即自由度，决定 x2曲线的形状；则，每小时故障率 (λ) 的方程式变为。
9.在上述方法中，还包括以下的步骤：获取故障率单位fit。
10.在上述方法中，还包括以下的步骤：获取平均故障前时间mttf。
11.本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现所述的方法。
12.本发明的有益效果是：通过计算芯片产品的故障率、故障时间和平均故障时间，实现了芯片失效概率的准确预测。
附图说明
13.附图1为本发明的一种芯片失效概率的预测方法的原理示意图。
具体实施方式
14.下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
15.以下将结合实施例和附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整地描述，以充分地理解本发明的目的、特征和效果。显然，所描述的实施例只是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例，基于本发明的实施例，本领域的技术人员在不付出创造性劳动的前提下所获得的其他实施例，均属于本发明保护的范围。另外，专利中涉及到的所有联接/连接关系，并非单指构件直接相接，而是指可根据具体实施情况，通过添加或减少联接辅件，来组成更优的联接结构。本发明创造中的各个技术特征，在不互相矛盾冲突的前提下可以交互组合。
16.参照图1所示，本发明提供了一种芯片失效概率的预测方法，包括以下的步骤s1-s3：s1、由阿伦尼乌斯方程式中导出加速因子af；进一步的，所述的步骤s1中，所述的加速因子af，通过以下的方式获得其中，ea为失效模式的活化能 (ev)，e为底数的对数，即自然对数，k为玻尔兹曼常数，t
use
为使用温度，t
test
为测试温度；s2、通过htol 模型（即阿伦尼乌斯高温工作寿命模型），获取累积运行时间，即等
效设备小时数 (edh)其中d为测试的样品数量，h为每个样品的测试时间；s3、计算每小时的故障率(λ)，表示为其中，r表示故障和失效的次数。
17.进一步的，为了对故障率 (λ) 进行统计上更准确的计算，将所述的步骤s3中，所述的故障和失效的次数r，替换为使用卡方的概率函数其中，x2/2 ，即(chi-squared/2) ，是失败或故障次数的概率估计，a即alpha，是置信水平cl，是 x2概率分布曲线下适用的百分比面积；可靠性计算使用 a = 0.6（或 60%）， x2曲线下的总面积始终为 1，因此 a ≤ 1（或 100%）；v即自由度(df)，决定 x2曲线的形状,可靠性计算使用v= 2r+ 2，其中r= 失败和故障的次数；例如：r（失效和故障的总次数）为1次 ，x2（卡方）为4.045；则，每小时故障率 (λ) 的方程式变为例如，通过测试数据和计算公式换算出结果。
18.（d）1批测试样品总数为220个。2批测试样品总数为450个。
19.（h）1批测试样品时间为100小时。2批测试样品时间为380小时。
20.（t
use
）产品规定的标准环境使用温度为：55
°
c 或 328
°
k。
21.（t
test
）产品测试时老化的温度为：125
°
c（ea）= 0.7 ev（r）（失效和故障的总次数）为1次通过上述试验数据和公式得出：λ
hour
=6.63599e-08。
22.进一步的，本发明的芯片失效概率的预测方法，还包括以下的步骤：获取故障率单位fit，fit（时间故障率单位）是一个标准的行业值，定义为每十亿小时的故障率例如：λ
fit
=66（预计每十亿小时出现66次故障）。
23.进一步的，本发明的芯片失效概率的预测方法，还包括以下的步骤：获取平均故障前时间mttfmttf(平均故障前时间)是一个标准工业值，它提供了不可修复物品(如灯泡和二
极管)或不可维修系统(如卫星或其他无人驾驶航天器)的平均故障时间。对于预期寿命较长的项目，以年为单位报告比以小时为单位报告mttf更有用，例如：mttf
hours
=15069338(预计平均15069338小时出现故障)，mttf
years
=1720(预计平均1720年出现故障)。
24.本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现所述的芯片失效概率的预测方法。
25.本发明的原理是通过使用阿伦尼乌斯高温工作寿命（htol）模型建立的一种计算产品故障率、故障时间和平均故障时间（mttf）的方法，挑选一定的样品数量，选择一个大于产品规定使用场景的温度点进行试验，记录样品在到达规定试验时间节点的失败率（λ）。
26.首先，由阿伦尼乌斯方程式中导出加速因子af，加速因子 (af) 是从阿伦尼乌斯方程导出的测试时间乘数。该等式计算在升高的温度下操作设备所产生的时间加速度值，用于实现此目的的测试类型通常称为高温工作寿命 (htol) 或老化。这些测试的更具体术语取决于被测技术的类型。高温反向偏压 (htrb)、直流老化和交流电工作寿命 (acol) 等测试是htol类别中的技术特定测试，加速因子af通过以下方式获取；其中，ea为失效模式的活化能 (ev)，e为底数的对数，即自然对数，是excel里插入exp函数，函数的格式是=exp(number),number参数是底数e的指数，k为玻尔兹曼常数= 8.617 x 10-5
ev/
ꢀ°
k，t
use
为使用温度，t
test
为测试温度，计算加速因子af需要把摄氏度换算成开氏度来计算，
°
k（开氏度）= 273 +
°
c ，ev = 电子伏特，ev是电子伏特能量单位，代表一个电子（所带电量为1.6
×
10-19
c的负电荷）经过1伏特的电位差加速后所获得的动能；活化能 (ea) 是一个经验值，它是启动一种技术类型中可能发生的特定类型故障模式所需的最小能量。氧化物缺陷、体硅缺陷、掩模缺陷、电子迁移和污染是此类故障的一些示例模式，每个模式都有一个唯一关联的 ea，代替对每个单独的故障模式使用经验数据，普遍接受的是标准单一值ea= 0.7 ev 为二极管型半导体提供相当准确的平均ea值。
27.例如：（t
use
）产品规定的标准环境使用温度为：55
°
c 或 328
°
k。
28.（t
test
）产品测试时老化的温度为：125
°
c通过计算公式得出：(acceleration factor)af:77.94。
29.然后，通过htol 模型，此模型中的故障率(λ)是通过将故障或失效的总数除以操作的累积时间来计算的。在 htol模型中，累积运行时间称为等效设备小时数 (edh)：公式中d为测试的样品数量，h为每个样品的测试时间，例如：（d）1批测试样品总数为220个。2批测试样品总数为450个；（h）1批测试样品时间为100小时。2批测试样品时间为380小时。
30.然后，计算每小时的故障率(λ)，表示为其中，r表示故障和失效的次数。
31.本发明通过计算芯片产品的故障率、故障时间和平均故障时间，实现了芯片失效
概率的准确预测。
32.以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本技术权利要求所限定的范围内。

技术特征：
1.一种芯片失效概率的预测方法，其特征在于：包括以下的步骤：s1、由阿伦尼乌斯方程式中导出加速因子a
f
；s2、通过htol模型，获取累积运行时间，即等效设备小时数 (edh)其中d为测试的样品数量，h为每个样品的测试时间；s3、计算每小时的故障率(λ)，表示为其中，r表示故障和失效的次数。2.如权利要求1所述的一种芯片失效概率的预测方法，其特征在于：所述的s1中，所述的加速因子a
f
，通过以下的方式获得其中，e
a
为失效模式的活化能 (ev)，e为底数的对数，即自然对数，k为玻尔兹曼常数，t
use
为使用温度，t
test
为测试温度。3.权利要求1所述的一种芯片失效概率的预测方法，其特征在于：所述的s3中，所述的故障和失效的次数r，替换为使用卡方的概率函数其中，x2/2 即(chi-squared/2) ，是失败或故障次数的概率估计，a即alpha，是置信水平cl，是 x2概率分布曲线下适用的百分比面积，v即自由度，决定 x2曲线的形状；则，每小时故障率 (λ) 的方程式变为。4.权利要求1所述的一种芯片失效概率的预测方法，其特征在于：还包括以下的步骤：获取故障率单位fit。5.权利要求4所述的一种芯片失效概率的预测方法，其特征在于：还包括以下的步骤：获取平均故障前时间mttf。6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。

技术总结
本发明提供了一种芯片失效概率的预测方法以及计算机可读存储介质，涉及产品寿命预测技术领域，包括以下的步骤：S1、由阿伦尼乌斯方程式中导出加速因子A


技术研发人员：王长城
受保护的技术使用者：深圳一信泰质量技术有限公司
技术研发日：2023.08.14
技术公布日：2023/9/14