(57)【要約】      （修正有）【課題】加速器に依存しない白色中性子を用いた半導体デバイスのエラー評価を行う。【解決手段】記憶部１２０には、異なるスペクトル形状を持つ複数の白色中性子のスペクトルデータと、前記複数のスペクトルデータ各々を用いた白色法により得られた複数のＳＥＥ数とが記憶されている。演算部１００は、記憶部１２０からスペクトルデータを読出して複数のエネルギー群に分割し、各エネルギー群の総フラックスを算出し記憶する処理を、前記複数のスペクトルデータ各々に対して行う。また、記憶部１２０から前記複数のスペクトルデータ各々のＳＥＥ数および各エネルギー群の総フラックスを読出し、前記複数のスペクトルデータ各々の各エネルギー群の総フラックスを示す行列要素と各エネルギー群のＳＥＥ断面積を示すベクトルとの積が、前記複数のスペクトルデータ各々のＳＥＥ数を示す連立方程式に代入して、前記各エネルギー群のＳＥＥ断面積を算出する。【選択図】図２
2005276360.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータシステムを用いて、半導体デバイスの宇宙線中性子起因のエラー耐性を評価する半導体デバイス評価支援方法であって、
前記コンピュータシステムの記憶装置には、
それぞれ異なるスペクトル形状を持つ複数の白色中性子のスペクトルデータと、前記複数のスペクトルデータ各々を用いて行った白色法により得られた複数のＳＥＥ（Single Event Effect）数と、が記憶されており、
前記コンピュータシステムの演算装置は、
前記記憶装置からスペクトルデータを読み出して複数のエネルギー群に分割し、各エネルギー群の総フラックスを算出して、前記記憶装置に記憶する処理を、前記複数のスペクトルデータ各々に対して行う第１のステップと、
前記記憶装置から、前記複数のスペクトルデータ各々について、ＳＥＥ数および各エネルギー群の総フラックスを読み出し、これらを、前記複数のスペクトルデータ各々の各エネルギー群の総フラックスを示す行列要素と、各エネルギー群のＳＥＥ断面積を示すベクトルとの積が、前記複数のスペクトルデータ各々のＳＥＥ数を示す連立方程式に、代入することで、前記各エネルギー群のＳＥＥ断面積を算出し、前記記憶装置に記憶する第２のステップと、を行うこと
を特徴とする半導体デバイス評価支援方法。
【請求項２】
請求項１記載の半導体デバイス評価支援方法であって、
前記コンピュータシステムの演算装置は、
前記記憶装置から、前記各エネルギー群のＳＥＥ断面積と、前複数のスペクトルデータ各々の各エネルギー群の総フラックスとを読み出し、各エネルギー群における、ＳＥＥ断面積と前記複数のスペクトルデータ間の総フラックス平均値との積を用いて、ＳＥＥ発生数を算出し、前記記憶装置に記憶する第４のステップをさらに行うこと
を特徴とする半導体デバイス評価支援方法。
【請求項３】
コンピュータシステムを用いて、半導体デバイスの宇宙線中性子起因のエラー耐性を評価する半導体デバイス評価支援方法であって、
前記コンピュータシステムの記憶装置には、
それぞれ異なるスペクトル形状を持つ複数の白色中性子のスペクトルデータと、前記複数のスペクトルデータ各々を用いて行った白色法により得られた複数のＳＥＥ（Single Event Effect）数と、が記憶されており、
前記コンピュータシステムの演算装置は、
入力装置を介してユーザからエネルギーの閾値の指定を受け付ける第１のステップと、
前記記憶装置から、低エネルギー部分でのフラックスの寄与の小さい所定のスペクトルデータを除く複数のスペクトルデータを読み出して、予め定められた関数および前記指定されたエネルギーの閾値に従い、各スペクトルデータにつき複数の総フラックスの関連値を算出すると共に、前記記憶装値から前記複数のスペクトルデータに対するＳＥＥ数を読み出し、これらの関連値およびＳＥＥ数を、前記複数のスペクトルデータ各々の前記複数の関連値を示す行列要素と、複数の係数を示すベクトルとの積が、前記複数のスペクトルデータ各々のＳＥＥ数を示す連立方程式に、代入することで、前記複数の係数を算出する第２のステップと、
前記記憶装置から、前記所定のスペクトルデータを読み出して前記予め定められた関数および前記指定されたエネルギーの閾値に従い、当該スペクトルデータにつき複数の総フラックスの関連値を算出すると共に、前記記憶装値から前記所定のスペクトルデータに対するＳＥＥ数を読み出し、前記所定のスペクトルデータの前記複数の関連値を示す行列要素と前記第２のステップで算出した前記複数の係数を示すベクトルとの積から前記読み出したＳＥＥ数を減算して、参照値を算出する第３のステップと、
出力装置を介してユーザに前記第３のステップで算出した参照値を提示し、前記入力装置を介してユーザから再設定指示を受け付けた場合は、前記第１のステップ以降を再度実行し、算出指示を受け付けた場合は、前記第２のステップで算出した前記複数の係数を用いた所定の関数で表現されるＳＥＥ断面積を、前記記憶装置に記憶する第４のステップと、を行うこと
を特徴とする半導体デバイス評価支援方法。
【請求項４】
請求項３記載の半導体デバイス評価支援方法であって、
前記コンピュータシステムの演算装置は、
前記記憶装置に記憶されているＳＥＥ断面積を積分してＳＥＥ発生数を算出し、前記記憶装置に記憶する第５のステップをさらに行うこと
を特徴とする半導体デバイス評価支援方法。
【請求項５】
コンピュータシステムを用いて、半導体デバイスの宇宙線中性子起因のエラー耐性を評価する半導体デバイス評価支援方法であって、
前記コンピュータシステムの記憶装置には、
それぞれ異なるスペクトル形状を持つ複数の白色中性子のスペクトルデータと、前記複数のスペクトルデータ各々を用いて行った白色法により得られた複数のＳＥＥ（Single Event Effect）数と、が記憶されており、
前記コンピュータシステムの演算装置は、
前記記憶装置から、低エネルギー部分でのフラックスの寄与の大きい所定のスペクトルデータを読み出して、ＳＥＥ断面積を表すＷｅｉｂｕｌｌ  Ｆｉｔ関数に入力し、ＳＥＥ数の関連値を算出すると共に、前記記憶装置から、前記所定のスペクトルデータ以外の任意のスペクトルデータを読み出して、前記Ｗｅｉｂｕｌｌ  Ｆｉｔ関数に入力し、ＳＥＥ数の関連値を算出し、両者の比率である計算比率を算出するステップ、前記記憶装置から、前記所定のスペクトルデータにおけるＳＥＥ数および前記任意のスペクトルデータにおけるＳＥＥ数を読み出して、両者の比率である実測比率を算出するステップ、および、前記計算比率と前記実測比率との差分を算出するステップを、複数回繰り返し、前記差分の総和を求める第１のステップと、
前記Ｗｅｉｂｕｌｌ  Ｆｉｔ関数のパラメータ値を変更して前記第１のステップを繰り返し実行することにより、前記差分の総和が所定値以下となるパラメータ値を検出する第２のステップと、
検出したパラメータ値を用いた前記Ｗｅｉｂｕｌｌ  Ｆｉｔ関数で表現されるＳＥＥ断面積を、前記記憶装置に記憶する第３のステップと、を行うこと
を特徴とする半導体デバイス評価支援方法。
【請求項６】
請求項５記載の半導体デバイス評価支援方法であって、
前記コンピュータシステムの演算装置は、
前記記憶装置に記憶されているＳＥＥ断面積を積分してＳＥＥ発生数を算出し、前記記憶装置に記憶する第４のステップをさらに行うこと
を特徴とする半導体デバイス評価支援方法。
【請求項７】
半導体デバイスの宇宙線中性子起因のエラー耐性を評価する半導体デバイス評価支援装置であって、
それぞれ異なるスペクトル形状を持つ複数の白色中性子のスペクトルデータを記憶するスペクトル記憶手段と、
前記複数のスペクトルデータ各々を用いて行った白色法により得られた複数のＳＥＥ（Single Event Effect）数を記憶する試験結果記憶手段と、
前記スペクトル記憶手段からスペクトルデータを読み出して複数のエネルギー群に分割し、各エネルギー群の総フラックスを算出する処理を、前記複数のスペクトルデータ各々に対して行う総フラックス算出手段と、
前記試験結果記憶手段に記憶されている前記複数のスペクトルデータ各々のＳＥＥ数および前記総フラックス算出手段で算出した前記複数のスペクトルデータ各々の各エネルギー群の総フラックスを、前記複数のスペクトルデータ各々の各エネルギー群の総フラックスを示す行列要素と、各エネルギー群のＳＥＥ断面積を示すベクトルとの積が、前記複数のスペクトルデータ各々のＳＥＥ数を示す連立方程式に、代入することで、前記各エネルギー群のＳＥＥ断面積を算出するＳＥＥ断面積算出手段と、を有すること
を特徴とする半導体デバイス評価支援装置。
【請求項８】
半導体デバイスの宇宙線中性子起因のエラー耐性を評価する半導体デバイス評価支援装置であって、
それぞれ異なるスペクトル形状を持つ複数の白色中性子のスペクトルデータを記憶するスペクトル記憶手段と、
前記複数のスペクトルデータ各々を用いて行った白色法により得られた複数のＳＥＥ（Single Event Effect）数を記憶する試験結果記憶手段と、
ユーザの指示を受付る指示受付手段と、
ＳＥＥ断面積を算出するＳＥＥ断面積算出手段と、を有し
前記ＳＥＥ断面積算出手段は、
前記指示受付手段を介してユーザからエネルギーの閾値を受け付ける第１の処理と、
前記スペクトル記憶手段から、低エネルギー部分でのフラックスの寄与の小さい所定のスペクトルデータを除く複数のスペクトルデータを読み出して、予め定められた関数および前記受け付けたエネルギーの閾値に従い、各スペクトルデータにつき複数の総フラックスの関連値を算出すると共に、前記試験結果記憶手段から前記複数のスペクトルデータに対するＳＥＥ数を読み出し、これらの関連値およびＳＥＥ数を、前記複数のスペクトルデータ各々の前記複数の関連値を示す行列要素と、複数の係数を示すベクトルとの積が、前記複数のスペクトルデータ各々のＳＥＥ数を示す連立方程式に、代入することで、前記複数の係数を算出する第２の処理と、
前記スペクトル記憶手段から、前記所定のスペクトルデータを読み出して前記予め定められた関数および前記受け付けたエネルギーの閾値に従い、当該スペクトルデータにつき複数の総フラックスの関連値を算出すると共に、前記試験結果記憶手段から前記所定のスペクトルデータに対するＳＥＥ数を読み出し、前記所定のスペクトルデータの前記複数の関連値を示す行列要素と前記第２の処理で算出した前記複数の係数を示すベクトルとの積から前記読み出したＳＥＥ数を減算して、参照値を算出する第３の処理と、
前記第３の処理で算出した参照値をユーザに提示し、前記指示受付手段を介してユーザから再設定指示を受け付けた場合は、前記第１の処理乃至第３の処理を再度実行し、算出指示を受け付けた場合は、前記第２の処理で算出した前記複数の係数を用いた所定の関数で表現されるＳＥＥ断面積を生成する第４の処理と、を行うこと
を特徴とする半導体デバイス評価支援装置。
【請求項９】
半導体デバイスの宇宙線中性子起因のエラー耐性を評価する半導体デバイス評価支援装置であって、
それぞれ異なるスペクトル形状を持つ複数の白色中性子のスペクトルデータを記憶するスペクトル記憶手段と、
前記複数のスペクトルデータ各々を用いて行った白色法により得られた複数のＳＥＥ（Single Event Effect）数を記憶する試験結果記憶手段と、
ＳＥＥ断面積を算出するＳＥＥ断面積算出手段と、を有し
前記ＳＥＥ断面積算出手段は、
前記スペクトル記憶手段から、低エネルギー部分でのフラックスの寄与の大きい所定のスペクトルデータを読み出して、ＳＥＥ断面積を表すＷｅｉｂｕｌｌ  Ｆｉｔ関数に入力し、ＳＥＥ数の関連値を算出すると共に、前記スペクトル記憶手段から、前記所定のスペクトルデータ以外の任意のスペクトルデータを読み出して、前記Ｗｅｉｂｕｌｌ  Ｆｉｔ関数に入力し、ＳＥＥ数の関連値を算出し、両者の比率である計算比率を算出する処理、前記試験結果記憶手段から、前記所定のスペクトルデータにおけるＳＥＥ数および前記任意のスペクトルデータにおけるＳＥＥ数を読み出して、両者の比率である実測比率を算出する処理、および、前記計算比率と前記実測比率との差分を算出する処理を、複数回繰り返し、前記差分の総和を求める第１の処理と、
前記Ｗｅｉｂｕｌｌ  Ｆｉｔ関数のパラメータ値を変更して前記第１の処理を繰り返し実行することにより、前記差分の総和が所定値以下となるパラメータ値を検出する第２の処理と、
検出したパラメータ値を用いた前記Ｗｅｉｂｕｌｌ  Ｆｉｔ関数で表現されるＳＥＥ断面積を生成する第３の処理と、を行うこと
を特徴とする半導体デバイス評価支援装置。
【請求項１０】
半導体デバイスの宇宙線中性子起因のエラー耐性を評価するためのコンピュータで読取り可能なプログラムであって、
前記コンピュータの記憶装置には、
それぞれ異なるスペクトル形状を持つ複数の白色中性子のスペクトルデータと、前記複数のスペクトルデータ各々を用いて行った白色法により得られた複数のＳＥＥ（Single Event Effect）数と、が記憶されており、
前記プログラムは、前記コンピュータに、
前記記憶装置からスペクトルデータを読み出して複数のエネルギー群に分割し、各エネルギー群の総フラックスを算出して、前記記憶装置に記憶する処理を、前記複数のスペクトルデータ各々に対して行う第１のステップと、
前記記憶装置から、前記複数のスペクトルデータ各々について、ＳＥＥ数および各エネルギー群の総フラックスを読み出し、これらを、前記複数のスペクトルデータ各々の各エネルギー群の総フラックスを示す行列要素と、各エネルギー群のＳＥＥ断面積を示すベクトルとの積が、前記複数のスペクトルデータ各々のＳＥＥ数を示す連立方程式に、代入することで、前記各エネルギー群のＳＥＥ断面積を算出し、前記記憶装置に記憶する第２のステップと、を行わせること
を特徴とするコンピュータ読取り可能なプログラム。
【請求項１１】
半導体デバイスの宇宙線中性子起因のエラー耐性を評価するコンピュータ読取り可能なプログラムであって、
前記コンピュータの記憶装置には、
それぞれ異なるスペクトル形状を持つ複数の白色中性子のスペクトルデータと、前記複数のスペクトルデータ各々を用いて行った白色法により得られた複数のＳＥＥ（Single Event Effect）数と、が記憶されており、
前記プログラムは、前記コンピュータに、
入力装置を介してユーザからエネルギーの閾値の指定を受け付ける第１のステップと、
前記記憶装置から、低エネルギー部分でのフラックスの寄与の小さい所定のスペクトルデータを除く複数のスペクトルデータを読み出して、予め定められた関数および前記指定されたエネルギーの閾値に従い、各スペクトルデータにつき複数の総フラックスの関連値を算出すると共に、前記記憶装値から前記複数のスペクトルデータに対するＳＥＥ数を読み出し、これらの関連値およびＳＥＥ数を、前記複数のスペクトルデータ各々の前記複数の関連値を示す行列要素と、複数の係数を示すベクトルとの積が、前記複数のスペクトルデータ各々のＳＥＥ数を示す連立方程式に、代入することで、前記複数の係数を算出する第２のステップと、
前記記憶装置から、前記所定のスペクトルデータを読み出して前記予め定められた関数および前記指定されたエネルギーの閾値に従い、当該スペクトルデータにつき複数の総フラックスの関連値を算出すると共に、前記記憶装値から前記所定のスペクトルデータに対するＳＥＥ数を読み出し、前記所定のスペクトルデータの前記複数の関連値を示す行列要素と前記第２のステップで算出した前記複数の係数を示すベクトルとの積から前記読み出したＳEＥ数を減算して、参照値を算出する第３のステップと、
出力装置を介してユーザに前記第３のステップで算出した参照値を提示し、前記入力装置を介してユーザから再設定指示を受け付けた場合は、前記第１のステップ以降を再度実行し、算出指示を受け付けた場合は、前記第２のステップで算出した前記複数の係数を用いた所定の関数で表現されるＳＥＥ断面積を、前記記憶装置に記憶する第４のステップと、を行わせること
を特徴とするコンピュータ読取り可能なプログラム。
【請求項１２】
半導体デバイスの宇宙線中性子起因のエラー耐性を評価するコンピュータ読取り可能なプログラムであって、
前記コンピュータの記憶装置には、
それぞれ異なるスペクトル形状を持つ複数の白色中性子のスペクトルデータと、前記複数のスペクトルデータ各々を用いて行った白色法により得られた複数のＳＥＥ（Single Event Effect）数と、が記憶されており、
前記プログラムは、前記コンピュータに、
前記記憶装置から、低エネルギー部分でのフラックスの寄与の大きい所定のスペクトルデータを読み出して、ＳＥＥ断面積を表すＷｅｉｂｕｌｌ  Ｆｉｔ関数に入力し、ＳＥＥ数の関連値を算出すると共に、前記記憶装置から、前記所定のスペクトルデータ以外の任意のスペクトルデータを読み出して、前記Ｗｅｉｂｕｌｌ  Ｆｉｔ関数に入力し、ＳＥＥ数の関連値を算出し、両者の比率である計算比率を算出するステップ、前記記憶装置から、前記所定のスペクトルデータにおけるＳＥＥ数および前記任意のスペクトルデータにおけるＳＥＥ数を読み出して、両者の比率である実測比率を算出するステップ、および、前記計算比率と前記実測比率との差分を算出するステップを、複数回繰り返し、前記差分の総和を求める第１のステップと、
前記Ｗｅｉｂｕｌｌ  Ｆｉｔ関数のパラメータ値を変更して前記第１のステップを繰り返し実行することにより、前記差分の総和が所定値以下となるパラメータ値を検出する第２のステップと、
検出したパラメータ値を用いた前記Ｗｅｉｂｕｌｌ  Ｆｉｔ関数で表現されるＳＥＥ断面積を、前記記憶装置に記憶する第３のステップと、を行わせること
を特徴とするコンピュータ読取り可能なプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体デバイスのエラー評価支援技術に関し、特に、半導体デバイスの中性子に起因するエラー発生率を中性子エネルギーの関数として算出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memry）、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）などの半導体デバイスの高集積化が著しく進展している。近年の高集積化に伴い、メモリセルの面積が縮小傾向にある。このため、静電容量が小さくなり、一般にはアルファ線や中性子線等が原因で生じるソフトエラーに対する耐性（信頼性）の確保が、一層困難になりつつある（例えば、非特許文献１）。ここで、ソフトエラーとは、メモリセルに記憶された情報が反転する現象のことである。例えば、アルファ線や中性子線等によって半導体メモリデバイス内に発生した電荷が、ｐｎ接合に本質的に付随する電場の影響により蓄積ノード（データを保持する拡散層部分）に収集され、メモリセルに書き込まれた情報“１”が情報“０”に書き換えられるような現象を指す。
【０００３】
ソフトエラーは一時的な非破壊現象であるが、半導体デバイスの微細化、高集積化に伴い、新たなハードエラー（破壊現象）の増加も懸念されている（例えば、非特許文献２〜４）。なお、イオン、中性子のような１個の粒子が半導体デバイスへ入射することに起因するエラー（事象）は、ＳＥＥ（Single Event Effect）と呼ばれている。
【０００４】
さて、アルファ線起因のソフトエラーは、１９７０年代の終わりに認識された。アルファ線は、半導体デバイスを構成する配線材料やパッケージ材料中に微量に含有されるウラン（Ｕ）やトリウム（Ｔｈ）等の放射性同位元素から放射される。１９８０年代には、アルファ線起因のソフトエラー耐性を向上させるため、次の対策１〜４が提案された。これによりアルファ線起因のソフトエラーはほぼ解決したと考えられている。
【０００５】
対策１：半導体装置に使用する材料を高純度化する。
【０００６】
対策２：パッケージ材料で発生したアルファ線をポリイミド層などで遮蔽する。
【０００７】
対策３：メモリ容量を増加もしくは確保する。
【０００８】
対策４：生成キャリアに対するバリア層設置等で半導体素子ウエル構造を工夫する。
【０００９】
ところで、宇宙線中性子起因のソフトエラーの可能性が、アルファ線起因のソフトエラーとほぼ同じく１９７０年代の終わりに指摘された。以下に、宇宙線中性子起因のソフトエラーの原理を説明する。
【００１０】
地上に到達する中性子は、高エネルギーの宇宙線と大気に含有される酸素等の原子核との反応によって生じる、数ＭｅＶ〜ＧｅＶオーダの極めて高いエネルギーの二次中性子である。図１４は宇宙線中性子起因のソフトエラーの原理を概念的に説明するための図であり、一般的な半導体デバイス（ＤＲＡＭ）の断面構造を示している。
【００１１】
図示するように、高エネルギーの宇宙線中性子１が半導体デバイス内に侵入すると、ある確率で半導体デバイスを構成する原子の原子核に入射する。そして、きわめて短時間のうちに核内核子（中性子および陽子）と弾性散乱を繰り返し、その結果、原子核のポテンシャルに対して十分な運動エネルギーを持った核子が核外に放出される。放出され得る核子が全て放出された後は、残った運動エネルギーの総和を励起エネルギーとして核子や重陽子、ヘリウムなどの軽粒子が核外に「蒸発」する。この一連の過程は核破砕反応と呼ばれている（１ａ）。例えば２８Ｓｉ原子核からは、陽子、および、アルファ粒子から２９Ｓｉ（２８Ｓｉが中性子を吸収したまま格子位置から飛び出したもの）に至る全ての原子番号の二次イオン２が発生する。
【００１２】
次に、二次イオン２は、そのエネルギーに対応した数の電子−正孔対６ａを発生しつつ、半導体デバイス内を移動する。そして、二次イオン２がデータを保持する拡散層部分である蓄積ノード３を通過すると、蓄積ノード３の外側の電界内で発生した電荷が電場に沿って流れるため、蓄積ノード３に電荷が収集される。電荷が蓄積ノード３に収集される領域は、電荷収集領域と呼ばれている。ここで電界は、蓄積ノード３の外側の空乏層４および蓄積ノード３を含むウェル領域５内で、空乏層４の電界が伸びて発生するファネリングと呼ばれる領域６を含む。
【００１３】
図に示した半導体デバイスは、蓄積ノード３上にキャパシタ７を付加したＤＲＡＭである。多くのＤＲＡＭでは、蓄積ノード（通常はｎ型半導体）３の下部周囲を反対極性の半導体であるウェル５で覆い、さらにその外側を蓄積ノード３と同じ極性の半導体である基板８で囲うトリプルウェル構造をとっている。すなわち、ｐｎ接合がウエル５に対して蓄積ノード３側と基板８側の両側にあり、二次イオン２が蓄積ノード３、ウェル５および基板８を貫通した場合、基板８側のｐｎ接合からもファネリング６が伸びる。このため、発生した電荷のおよそ半分が、空乏層４を介して蓄積ノード３に収集され、残り半分が空乏層４ａを介して基板８に収集されることになる。これにより、例えば、二次イオン２が蓄積ノード３、ウェル５および基板８を貫通し、その結果、データ“１”が記憶された蓄積ノード３に電荷が収集された場合、その収集電荷量がある量（臨界電荷量と呼ぶ）を超えると、蓄積ノード３に記憶されているデータ“１”がデータ“０”に反転する。
【００１４】
宇宙線中性子起因のソフトエラーの原理は、基本的にはアルファ線起因のソフトエラーの場合と同じである。しかし、高エネルギー中性子起因の場合、主として次の点でアルファ線起因の場合と異なる。
【００１５】
相違点１：発生する二次イオンのエネルギーが高い。
【００１６】
相違点２：二次イオンの飛散方向が等方的である。
【００１７】
ここで、相違点１は、半導体デバイス内に発生する電荷量がアルファ線に比べて多いことを示す。したがって、蓄積ノード３の臨界電荷量が少ない半導体デバイスでは、容易にソフトエラーを起こすことになる。また、相違点２は、二次イオン２が蓄積ノード３からあらゆる方向へ飛散する可能性を示す。したがって、従来のアルファ線ソフトエラー対策で用いられたポリイミド遮蔽（チップコート）は、中性子起因のソフトエラーの対策として十分でない。
【００１８】
さて、半導体デバイスの微細化、低動作電圧化は、大容量化、低消費電力化のために、今後も止まることなく進む見込みである。しかし、微細化、低動作電圧化に対する一つの障害として、臨界電荷量を高く保つために蓄積ノードの持つ静電容量をどのようにして確保するかが挙げられる。
【００１９】
臨界電荷量が小さくなると、宇宙線中性子起因のソフトエラー耐性が低くなる。このため、蓄積ノードの静電容量を大きくして臨界電荷量を確保することが、半導体デバイの構造設計における従来から一つの「常識」として重要視されている。周知のように、ＤＲＡＭでは、デバイス内にコンデンサを作り込み、静電容量を確保している。しかし、微細化に伴うセル面積の減少のために、コンデンサにＴａ２Ｏ５などの高誘電率材料を採用している。このような高価格の材料採用および当該材料の適合プロセスの開発などで、多くのコストとマンパワーを費やす結果になっている。また、ＳＲＡＭでは、通常、ＤＲＡＭのようにコンデンサを作りこんでいない。このため、微細化に伴い蓄積ノードの静電容量が低減する一方であり、このことが層間絶縁膜の低誘電率材料化への制約になっている。
【００２０】
一方、微細化に伴い、寄生トランジスタ間の間隔が小さくなるため、寄生サイリスタがオンになって、大電流が流れるラッチアップや、２次イオンがゲート酸化膜の近傍の電解強度を著しく高める結果、酸化膜が破壊されるＳＥＧＲ（Single Event Gate Rupture）などのハードエラーの例も報告されている。このことが、半導体デバイスの微細化、低動作電圧化に必要なゲート酸化膜の一層の薄膜化の制約となる可能性もある。
【００２１】
以上のようなことから、半導体デバイスの宇宙線中性子に起因するエラーを評価し、これを半導体デバイスの設計に反映させることが重要である。半導体デバイスのエラー耐性を評価する実験的方法を表１に示す。
【００２２】
【表１】
2005276360.tif 000003
【００２３】
表１に示すように、半導体デバイスのエラー耐性を評価する実験的方法として、中性子を半導体デバイスに照射してエラー率を求める方法（中性子照射法）と、中性子の代わりに陽子を半導体デバイスに照射してエラー率を求める方法（陽子照射法）と、中性子と半導体デバイス材料の原子核との核反応により生成される重イオンを半導体デバイスに照射してエラー率を求める方法（重イオン照射法）とがある。
【００２４】
ここで、エラー耐性を評価するための一般的な指標は、ＳＥＥ断面積（ソフトエラーの場合はＳＥＵ（Single Event Upset）断面積）と呼ばれている。一般的には入射粒子のエネルギーＥの関数として、次式で定義される。
【００２５】
【数１】
2005276360.tif 000004
【００２６】
ここで、Φ（Ｅ）は単位時間で単位面積に入射する中性子の個数（フラックス）であり、Ｔｉｒｒは照射時間であり、Ψ（Ｅ）は照射時間Ｔｉｒｒで単位面積に入射した中性子の総数（フルエンス）であり、Ｎｅｒｒ（Ｅ）はデバイス１個あたり（１ビット当たりで定義する場合もある）で発生したエラー数である。そして、σ（Ｅ）がＳＥＥ断面積であり、エネルギーＥを持つ１個の中性子が半導体デバイスへ入射することに起因して発生するエラー確率を面積で表したものである。
【００２７】
図１５は、半導体デバイス（ＳＲＡＭ）における中性子エネルギー（ＭｅＶ）とＳＥＥ断面積（ｃｍ２）との関係を示している。符号１６で示すグラフから分かるように、中性子エネルギーＥは、核破砕反応の閥値に関連して閥値Ｅｔｈを有する。つまり、半導体デバイスのエラーは閾値Ｅｔｈより小さなエネルギーの中性子に対しては起こり得ない。また、通常、ＳＥＥ断面積σ（Ｅ）は、中性子エネルギーＥの高エネルギー側である値σ∞に飽和する。なお、中性子エネルギーＥの高エネルギー側で飽和せず、逆に低減するような報告例もある。通常、フラックスΦ（Ｅ）の単位は「入射粒子個数/ｃｍ２/ｓ」であり、フルエンスΨ（Ｅ）の単位は「入射粒子個数/ｃｍ２」である。半導体デバイスの実際の使用環境でのエラー率ＳＥＲ（Single Event Error）をＦＩＴ（Failure In Time:１０９時間に１回エラーが起きたとき、１ＦＩＴと定義する）単位で表すとき、ＳＥＲは、ＳＥＥ断面積σ（Ｅ）を用いて数２で定義される。
【００２８】
【数２】
2005276360.tif 000005
【００２９】
さて、表１に示した半導体デバイスのエラー耐性を評価する実験的方法のうち、陽子照射法は、陽子が中性子と荷電スピンが異なるだけの兄弟粒子であり、核反応もクーロン障壁を除けば物理的に等価と考えられることに基づいている。しかし、実際には、陽子と中性子とが、同じエラー率を与えるというデータは少ない。したがって、陽子を用いたエラー評価法が中性子を用いたそれと等価であるか否かは未検証といえる。
【００３０】
また、重イオン照射法は、物理的なメカニズム研究には好適であるが、中性子と例えばＳｉ原子核とを核反応させる場合、短寿命の放射性同位元素を含め数十種類以上の核種が発生するため、宇宙線中性子に対する実際のエラー率を評価することは、事実上不可能である。
【００３１】
以上のような理由により、宇宙線中性子による半導体デバイスのエラー率の評価には、中性子照射法が適していると考えられる。ここで、中性子照射法は、表１に示すように、フィールド試験と、白色法と、単色（又は準単色）法とに分類される。フィールド試験は、半導体デバイスを地上において動作させ、実際の宇宙線中性子によるエラーを直接測定する方法である。白色法は、高速な陽子をタングステンブロック等に照射して、宇宙線中性子のスペクトルと近似する形状のスペクトルを持つ白色中性子を発生させ、これを半導体デバイスに当ててエラーを測定する方法である（例えば、非特許文献５、６）。単色（又は準単色）法は、高速な陽子をＬｉ板に照射して、所定のエネルギーを持つ単色（又は準単色）中性子を発生させ、これを半導体デバイスに当ててエラーを測定する方法である（例えば、非特許文献７）。
【００３２】
中性子照射法のうち、フィールド試験は、１０００個程度の半導体デバイスを用いても、統計的に意味のあるデータを得るためには、半年から１年以上の期間を要する。また、コストもかかる。このため、シミュレーションや加速試験の検証のためには必要であるが、全ての半導体デバイスで量産前に実施することは現実的でない。
【００３３】
以上のような理由により、宇宙線中性子による半導体デバイスのエラー率の評価には、加速器から出力される中性子を用いる白色法あるいは単色（又は準単色）法が適していると考えられる。
【００３４】
【非特許文献１】F.J.Ziegler, IBM J. Res. Develop.，Vol.40，No.1，1996, pp.19-29
【００３５】
【非特許文献２】IEEE Transactions on Nuclear Science, Vol. 45, No. 6, pp.2492-2499(1998)
【非特許文献３】IEEE Transactions on Nuclear Science, Vol. 47, No. 6, pp.2373-2379(2000)
【非特許文献４】IEEE Transactions on Nuclear Science, Vol. 47, No. 6, pp.2640-2647(2000)
【非特許文献５】International Electron Devices Meeting, San Francisco, CA., December 6-9, 1998, pp.367-370(1998)
【非特許文献６】Nuclear Science and Engineering, Vol. 106, pp.208-218(1990)
【非特許文献７】International Conference on Information Technology and Application, Bathurst, No. 273-21(2002)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００３６】
白色法は、白色中性子のスペクトル形状が宇宙線中性子のそれと似ていることに基づくものである。しかし、白色中性子のスペクトル形状が加速器に依存するため、評価の定量性に欠ける。また、宇宙線中性子のスペクトル形状と似たスペクトルを持つ白色中性子を生成できる加速器は、例えば米国ロスアラモス国立研究所の中性子施設ＷＮＲ（Weapon Neutron Research Facility）などの施設に限定され、エネルギーの低い加速器施設ではスペクトル形状を宇宙線中性子のそれに似せることすらできない。
【００３７】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は加速器に依存しない白色中性子を用いた半導体デバイスのエラー評価を行えるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【００３８】
上記課題を解決するために、本発明では、ターゲット材料や中性子遮蔽によってスペクトル形状を異ならせて行った白色法による半導体デバイスのエラー測定値から、単色（又は準単色）法と共通のパラメータを用いるＳＥＥ断面積を算出するようにした。
【００３９】
例えば、本発明の第１の態様は、コンピュータシステムを用いて、半導体デバイスの宇宙線中性子起因のエラー耐性を評価する半導体デバイス評価支援方法であって、
前記コンピュータシステムの記憶装置には、
それぞれ異なるスペクトル形状を持つ複数の白色中性子のスペクトルデータと、前記複数のスペクトルデータ各々を用いて行った白色法により得られた複数のＳＥＥ（Single Event Effect）数と、が記憶されており、
前記コンピュータシステムの演算装置は、
前記記憶装置からスペクトルデータを読み出して複数のエネルギー群に分割し、各エネルギー群の総フラックスを算出して、前記記憶装置に記憶する処理を、前記複数のスペクトルデータ各々に対して行う第１のステップと、
前記記憶装置から、前記複数のスペクトルデータ各々について、ＳＥＥ数および各エネルギー群の総フラックスを読み出し、これらを、前記複数のスペクトルデータ各々の各エネルギー群の総フラックスを示す行列要素と、各エネルギー群のＳＥＥ断面積を示すベクトルとの積が、前記複数のスペクトルデータ各々のＳＥＥ数を示す連立方程式に、代入することで、前記各エネルギー群のＳＥＥ断面積を算出し、前記記憶装置に記憶する第２のステップと、を行う。
【００４０】
また、本発明の第２の態様は、コンピュータシステムを用いて、半導体デバイスの宇宙線中性子起因のエラー耐性を評価する半導体デバイス評価支援方法であって、
前記コンピュータシステムの記憶装置には、
それぞれ異なるスペクトル形状を持つ複数の白色中性子のスペクトルデータと、前記複数のスペクトルデータ各々を用いて行った白色法により得られた複数のＳＥＥ（Single Event Effect）数と、が記憶されており、
前記コンピュータシステムの演算装置は、
入力装置を介してユーザからエネルギーの閾値の指定を受け付ける第１のステップと、
前記記憶装置から、低エネルギー部分でのフラックスの寄与の小さい所定のスペクトルデータを除く複数のスペクトルデータを読み出して、予め定められた関数および前記指定されたエネルギーの閾値に従い、各スペクトルデータにつき複数の総フラックスの関連値を算出すると共に、前記記憶装値から前記複数のスペクトルデータに対するＳＥＥ数を読み出し、これらの関連値およびＳＥＥ数を、前記複数のスペクトルデータ各々の前記複数の関連値を示す行列要素と、複数の係数を示すベクトルとの積が、前記複数のスペクトルデータ各々のＳＥＥ数を示す連立方程式に、代入することで、前記複数の係数を算出する第２のステップと、
前記記憶装置から、前記所定のスペクトルデータを読み出して前記予め定められた関数および前記指定されたエネルギーの閾値に従い、当該スペクトルデータにつき複数の総フラックスの関連値を算出すると共に、前記記憶装値から前記所定のスペクトルデータに対するＳＥＥ数を読み出し、前記所定のスペクトルデータの前記複数の関連値を示す行列要素と前記第２のステップで算出した前記複数の係数を示すベクトルとの積から前記読み出したＳＥＥ数を減算して、参照値を算出する第３のステップと、
出力装置を介してユーザに前記第３のステップで算出した参照値を提示し、前記入力装置を介してユーザから再設定指示を受け付けた場合は、前記第１のステップ以降を再度実行し、算出指示を受け付けた場合は、前記第２のステップで算出した前記複数の係数を用いた所定の関数で表現されるＳＥＥ断面積を、前記記憶装置に記憶する第４のステップと、を行う。
【００４１】
また、本発明の第３の態様は、コンピュータシステムを用いて、半導体デバイスの宇宙線中性子起因のエラー耐性を評価する半導体デバイス評価支援方法であって、
前記コンピュータシステムの記憶装置には、
それぞれ異なるスペクトル形状を持つ複数の白色中性子のスペクトルデータと、前記複数のスペクトルデータ各々を用いて行った白色法により得られた複数のＳＥＥ（Single Event Effect）数と、が記憶されており、
前記コンピュータシステムの演算装置は、
前記記憶装置から、低エネルギー部分でのフラックスの寄与の大きい所定のスペクトルデータを読み出して、ＳＥＥ断面積を表すＷｅｉｂｕｌｌ  Ｆｉｔ関数に入力し、ＳＥＥ数の関連値を算出すると共に、前記記憶装置から、前記所定のスペクトルデータ以外の任意のスペクトルデータを読み出して、前記Ｗｅｉｂｕｌｌ  Ｆｉｔ関数に入力し、ＳＥＥ数の関連値を算出し、両者の比率である計算比率を算出するステップ、前記記憶装置から、前記所定のスペクトルデータにおけるＳＥＥ数および前記任意のスペクトルデータにおけるＳＥＥ数を読み出して、両者の比率である実測比率を算出するステップ、および、前記計算比率と前記実測比率との差分を算出するステップを、複数回繰り返し、前記差分の総和を求める第１のステップと、
前記Ｗｅｉｂｕｌｌ  Ｆｉｔ関数のパラメータ値を変更して前記第１のステップを繰り返し実行することにより、前記差分の総和が所定値以下となるパラメータ値を検出する第２のステップと、
検出したパラメータ値を用いた前記Ｗｅｉｂｕｌｌ  Ｆｉｔ関数で表現されるＳＥＥ断面積を、前記記憶装置に記憶する第３のステップと、を行う。
【発明の効果】
【００４２】
本発明では、白色中性子のスペクトル形状が宇宙線中性子のそれと似ていることが前提とならないので、数少ない白色中性子の加速器施設の有効利用を図ることができる。また、単色（又は準単色）法と共通のパラメータを用いるので、単色（又は準単色）法との間で相互評価が可能になり、これにより、白色中性子法でも汎用性の高いデータを得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４３】
<<本発明の原理>>
白色法は、あるエネルギー範囲の宇宙線中性子の総フルエンスΨに対して総エラー数がＮｅｒｒであった場合。見掛けのＳＥＵ断面積σを数３により求める。
【００４４】
【数３】
2005276360.tif 000006
【００４５】
次に、求めたＳＥＵ断面積σと、上記の総フルエンスΨと同じエネルギー範囲の宇宙線中性子の総フラックスΦenvとを用いて、数４により実際のエラー率ＳＥＲ（ＦＩＴ）を推定する。
【００４６】
【数４】
2005276360.tif 000007
【００４７】
上述したように白色法は、スペクトル形状が実際の宇宙線中性子のスペクトル形状と近似していることを前提としている。図１は、ＷＮＲの白色中性子および宇宙線中性子各々のスペクトルを示す図である。図示するように、報告されているＷＮＲの白色中性子のスペクトル１４と宇宙線中性子のスペクトル１５とは、形状が近似しているけれども、明らかに異なる部分もあり、その同等性が検証されているとはいえない。例えば、ＷＮＲの白色中性子のスペクトル１４は、１〜１０００ＭｅＶの範囲で、平均エネルギー７７ＭｅＶを与える。しかし、宇宙線中性子のスペクトル１５のそれは４６ＭｅＶであり、ファクター２ほどの差がある。
【００４８】
したがって、ＳＥＥ断面積を精度よく評価するためには、単色（又は準単色）法が理想的ある。単色（又は準単色）法では、所定のエネルギーを持つ単色（又は準単色）中性子を半導体デバイスに当ててＳＥＥ断面積を測定する作業を、エネルギーを異ならせて複数回行う。そして、この複数のエネルギー点におけるＳＥＥ断面積を元に宇宙線中性子スペクトルを積分して、ＳＥＥ発生数を計算する。例えば、単色（又は準単色）法で得られた複数の中性子エネルギーＥｉ（但し、ｉ＝１,...,Ｍ）で得たＳＥＥ断面積の離散値σ（Ｅｉ）から、例えば数５に示すＷｅｉｂｕｌｌ  Ｆｉｔ関数により、中性子エネルギーＥの近似関数としてのＳＥＥ断面積σ（Ｅ）を求める。
【００４９】
【数５】
2005276360.tif 000008
【００５０】
ここで、ｓ、Ｗはパラメータであり、σ∞は係数である。
【００５１】
そして、このＳＥＥ断面積σ（Ｅ）を用いて上記の数２によりＳＥＥ発生率を計算する。なお、近似関数は、目的に合致するものであれば関数形としてもよい。また、ＳＥＥ発生率は、数２に示すような積分式ではなく、例えばＪＥＤＥＣ（Joint Electron Device Engineering Council）で規定されているように、離散エネルギーＥｉ（但し、ｉ＝１,...,Ｍ）に対応して総フラックスΦｉとＳＥＥ断面積σ（Ｅｉ）とを求め、数６により計算するようにしてもよい。
【００５２】
【数６】
2005276360.tif 000009
【００５３】
さて、既存の白色法では、ＳＥＥ断面積を中性子エネルギーの関数の離散値として得ることができないので、上記のような計算ができない。そして、宇宙線中性子に近似するというあいまいな前提のもとに、上記の数３、４のように、誤差が不明なＳＥＥ発生率を計算している。
【００５４】
本発明者等は、白色法のこのような問題点に対して、非特許文献６に記載のように、高エネルギー陽子を入射するターゲットの材料や厚さを変えたり、入射粒子の種類やエネルギーを変えたり、あるいは、非特許文献５に記載（図６）のように、中性子の遮蔽厚さを変えたり、出射方向を変えることによって、白色中性子のスペクトルの形状を変えられることに着目し、白色中性子を用いて、ＳＥＥ断面積を中性子エネルギーの関数として求める方法を見出した。
【００５５】
すなわち、形を変えたスペクトルは、ピークの中性子エネルギーや、平均の中性子のエネルギーが異なるため、それぞれ、特定のエネルギーの中性子に対して、多くのエラーが発生する。したがって、何らかの手法により、それぞれのスペクトルのエネルギーの代表値を特定できれば、特定の半導体デバイスのＳＥＥ耐性の中性子エネルギー依存性を定量化できる。以下、その具体的な手法が適用された本発明の実施の形態を説明する。
【００５６】
<<第１実施形態>>
図２は、本発明の第１実施形態が適用された半導体デバイス評価支援装置の概略構成図である。図示するように、本実施形態の半導体デバイス評価支援装置は、演算部１００と、記憶部１２０と、入出力部１４０とを有する。
【００５７】
入出力部１４０は、入力部１４１と出力部１４２とを有する。入力部１４１は、本半導体デバイス評価支援装置に接続されたキーボード、マウスなどの入力装置や、ＣＤ-ＲＯＭ、ＤＶＤ-ＲＯＭなどの記憶媒体読取装置より、情報の入力を受け付け、これを演算部１００や記憶部１２０に送信する。出力部１４２は演算部１００より情報を受信して、本半導体デバイス評価支援装置に接続されたモニタ、プリンタなどの出力装置に出力する。
【００５８】
記憶部１２０は、スペクトル管理ＤＢ１２１と、総フラックス管理ＤＢ１２２と、試験結果管理ＤＢ１２３と、ＳＥＥ断面積記憶部１２４と、ＳＥＥ発生数記憶部１２５と、を有する。
【００５９】
スペクトル管理ＤＢ１２１には、それぞれ異なるスペクトル形状を持つＮ個の白色中性子のスペクトルデータが識別番号（スペクトル番号）に対応付けて登録される。図３は、スペクトル管理ＤＢ１２１に登録されるスペクトルデータを説明するための図である。図示するように、スペクトルデータは、中性子エネルギーＥ（ＭｅＶ）の関数としての微分フラックス∂φ/∂Ｅ（ｎ/Ｍｅｖ/Ｓｔｒ）で表現される。なお、図３に示す例では、それぞれ形状の異なる３個の白色中性子のスペクトルデータ１２１１１〜１２１１３が、スペクトル番号１〜３に対応付けられている。
【００６０】
総フラックス管理ＤＢ１２２には、スペクトル管理ＤＢ１２１にスペクトルデータが登録されている白色中性子毎に、スペクトルエネルギーをＭ個（但し、Ｍ≦Ｎ）のエネルギー群に分割した場合における、各エネルギー群（代表エネルギー）での総フラックス（あるいは総フルエンス）が、当該白色中性子を用いて行われた白色法による試験（以下、ＲＵＮと呼ぶ）の識別番号（ＲＵＮ番号）と共に登録される。図４は、総フラックス管理ＤＢ１２２の登録内容例を示す図である。図示するように、ＲＵＮのＲＵＮ番号を登録するためのフィールド１２２２と、ＲＵＮで用いた白色中性子のスペクトル番号を登録するためのフィールド１２２３と、代表エネルギー毎に用意された当該代表エネルギーでの総フラックスを登録するためのＭ個のフィールド１２２４とを含んで、１つのエントリ１２２１が形成されている。
【００６１】
試験結果管理ＤＢ１２３には、ＲＵＮ毎に、当該ＲＵＮで得られた結果が登録される。図５は、試験結果管理ＤＢ１２３の登録内容例を示す図である。図示するように、ＲＵＮ番号を登録するためのフィールド１２３４と、ＲＵＮの被検査対象である半導体デバイスの識別情報（デバイス名）を登録するためのフィールド１２３２と、被検査対象の動作条件を登録するためのフィールド１２３３と、ＳＥＥの発生数を登録するためのフィールド１２３５と、を含んで１つのエントリが形成されている。なお、本実施形態では、説明を簡単にするため、フィールド１２３２、１２３３に登録されているデバイス名、動作条件は全てのエントリで一致しているものとする。
【００６２】
ＳＥＥ断面積記憶部１２４、ＳＥＥ発生数記憶部１２５には、それぞれ、後述する演算部１００で算出されたＳＥＥ断面積、ＳＥＥ発生数が記憶される。
【００６３】
演算部１００は、総フラックス算出部１０１と、ＳＥＥ断面積算出部１０２と、ＳＥＥ発生数算出部１０３と、を有する。
【００６４】
総フラックス算出部１０１は、スペクトル管理ＤＢ１２１に登録されている白色中性子のスペクトルデータを用いて、当該スペクトルの各代表エネルギーでの総フラックスを算出し、総フラックス管理ＤＢ１２２に登録する。
【００６５】
ＳＥＥ断面積算出部１０２は、総フラックス管理ＤＢ１２２に登録されている各ＲＵＮの各代表エネルギーでの総フラックスと、試験結果管理ＤＢ１２３に登録されている各ＲＵＮでのＳＥＥの発生数とを用いて、中性子エネルギーの関数としてのＳＥＥ断面積を算出し、これをＳＥＥ断面積記憶部１２４に記憶する。
【００６６】
ＳＥＥ発生数記憶部１０３は、ＳＥＥ断面積記憶部１２４に記憶されているＳＥＥ断面積を用いてＳＥＥ発生数を算出し、これをＳＥＥ発生数記憶部１２５に記憶する。
【００６７】
上記構成の半導体デバイス評価支援装置は、例えば図６に示すような、ＣＰＵ９０１と、メモリ９０２と、ＨＤＤ等の外部記憶装置９０３と、ＣＤ-ＲＯＭやＤＶＤ-ＲＯＭ等の可搬性を有する記憶媒体９０４から情報を読み出す読取装置９０５と、キーボードやマウスなどの入力装置９０６と、ディスプレイなどの出力装置９０７と、ネットワークに接続するための通信装置９０８と、これらの各装置を接続するバス９０９と、を備えた一般的な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で実現できる。
【００６８】
この所定のプログラムは、読取装置９０５を介して記憶媒体９０４から、あるいは、通信装置９０８を介してネットワークから、外部記憶装置９０３にダウンロードされ、それから、メモリ９０２上にロードされてＣＰＵ９０１により実行されるようにしてもよい。また、読取装置９０５を介して記憶媒体９０４から、あるいは、通信装置９０８を介してネットワークから、メモリ９０２上に直接ロードされ、ＣＰＵ９０１により実行されるようにしてもよい。なお、この場合において記憶部１２０には、メモリ９０２や外部記憶装置９０３が利用される。また、入出力部１４０には、読取装置９０５、入力装置９０６、出力装置９０７、および、通信装置９０８が利用される。
【００６９】
次に、上記構成の半導体デバイス評価支援装置の動作について説明する。
【００７０】
先ず、総フラックス算出部１０１の動作について説明する。
【００７１】
図７は、総フラックス算出部１０１の動作フローを説明するための図である。このフローは、入力部１４１を介して外部から、それぞれ異なるスペクトル形状を持つＮ個の白色中性子のスペクトルデータが入力され、スペクトル管理ＤＢ１２１に登録されていることが前提となる。
【００７２】
先ず、総フラックス算出部１０１は、出力部１４２を介して表示装置に、スペクトル管理ＤＢ１２１に登録されている各スペクトルデータのスペクトル番号を表示するなどし、ＲＵＮ番号と該ＲＵＮ番号で識別されるＲＵＮで用いた白色中性子のスペクトル番号ｊとの指定を、入力部１４１および入力装置を介してユーザから受け付ける（Ｓ１０１）。
【００７３】
次に、総フラックス算出部１０１は、総フルエンス管理ＤＢ１２２に新たなエントリ１２２１を追加する。そして、該エントリ１２２１のフィールド１２２２、１２２３に、それぞれ、該受け付けたＲＵＮ番号、スペクトル番号ｊを登録する（Ｓ１０２）。
【００７４】
次に、総フラックス算出部１０１は、該受け付けたスペクトル番号ｊを持つスペクトルデータをスペクトル管理ＤＢ１２１から読み出す。そして、読み出したスペクトルデータ１２１１を、図８に示すように、Ｍ（但し、Ｍ≦Ｎ）個の中性子エネルギー群に分割し、各エネルギー群に、エネルギーの小さい方から順番に番号を付す（Ｓ１０３）。
【００７５】
次に、総フラックス算出部１０１は、エネルギー群に付与した番号を示すカウント値ｉを１に設定する（Ｓ１０４）。それから、ｉ番目のエネルギー群のスペクトルデータを用いて、数７により、ｉ番目のエネルギー群の仮の代表エネルギーＥｉ［ｊ］*（例えば中央値）おける総フラックスΦｉ［ｊ］（Ｅｉ［ｊ］）を計算する（Ｓ１０５）。
【００７６】
【数７】
2005276360.tif 000010
【００７７】
ここで、Ｅｉ，ｍｉｎ［ｊ］はｉ番目のエネルギー群の最小エネルギー値、Ｅｉ，ｍａｘ［ｊ］はｉ番目のエネルギー群の最大エネルギー値、そして、ｊはスペクトル番号である。
【００７８】
次に、総フラックス算出部１０１は、ｉ番目のエネルギー群の真の代表エネルギーＥｉ［ｊ］を決定する（Ｓ１０６）。本実施形態では、ｉ番目のエネルギー群の平均値を代表エネルギーＥｉ［ｊ］として、数８により計算する。
【００７９】
【数８】
2005276360.tif 000011
【００８０】
それから、総フラックス算出部１０１は、算出した総フラックスΦｉ［ｊ］（Ｅｉ［ｊ］）を、代表エネルギーＥｉ［ｊ］と共に、追加したエントリ（スペクトル番号ｊ）のｉ番目のフィールド１２２４に登録する（Ｓ１０７）。
【００８１】
さて、総フラックス算出部１０１は、カウント値ｉがＭであるか否かを調べ（Ｓ１０８）、Ｍでないならば、カウント値ｉを１つインクリメントして（Ｓ１０９）、Ｓ１０５に戻る。一方、Ｍであるならば、スペクトル管理ＤＢ１２１に未指定の（総フラックス管理ＤＢ１２２にエントリが追加されていない）スペクトル番号を持つスペクトルデータが登録されているか否かを調べる（Ｓ１１０）。そのような、スペクトルデータが登録されていないならば、このフローを終了する。一方、登録されているならば、Ｓ１０１に戻り、ユーザから未指定のスペクトル番号の指定をＲＵＮ番号の指定と共に受け付ける。なお、この際、総フラックス算出部１０１は、出力部１４２を介して表示装置に、未指定のスペクトル番号を表示するようにしてもよい。また、スペクトル番号と共に受け取ったＲＵＮ番号が、総フラックス管理ＤＢ１２２に既に登録されているか否かを調べ、登録されている場合はその旨を表示して別のＲＵＮ番号を入力するように促し、総フラックス管理ＤＢ１２２に未登録のＲＵＮ番号を受け付けるようにしてもよい。
【００８２】
以上の処理により、総フラックス管理ＤＢ１２２には、スペクトル管理ＤＢ１２１にスペクトルデータが登録されている白色中性子毎に、スペクトルエネルギーをＭ個のエネルギー群に分割した場合における、各代表エネルギーでの総フラックスが、当該白色中性子を用いて行われたＲＵＮのＲＵＮ番号と共に登録される。
【００８３】
次に、ＳＥＥ断面積算出部１０２の動作について説明する。
【００８４】
図９は、ＳＥＥ断面積算出部１０２の動作フローを説明するための図である。このフローは、上述の総フラックス算出部１０１での処理により総フラックス管理ＤＢ１２２に、Ｎ個の白色中性子各々について、ＲＵＮ番号と共に各代表エネルギーでの総フラックスが登録され、且つ、総フラックス管理ＤＢ１２２に登録されている各ＲＵＮ番号の試験結果が試験結果管理ＤＢ１２３に登録されていることが前提となる。
【００８５】
先ず、ＳＥＥ断面積算出部１０２は、総フラックス管理ＤＢ１２２から、各スペクトル番号における各代表エネルギーでの総フラックスΦｉ［ｊ］（Ｅｉ［ｊ］）を取得する。ここで、ｊはスペクトル番号（ｊ＝１〜Ｎ）であり、ｉはエネルギー群に付与された番号（ｉ＝１〜Ｍ）である（Ｓ２０１）。
【００８６】
次に、ＳＥＥ断面積算出部１０２は、各スペクトル番号ｊについて、当該スペクトル番号ｊに対応付けらて総フラックス管理ＤＢ１２２に登録されているＲＵＮ番号を特定し、このＲＵＮ番号に対応付けられているエラー数Ｎｅｒｒ［ｊ］を、試験結果管理ＤＢ１２３から取得する（Ｓ２０２）。
【００８７】
さて、i番目の代表エネルギーにおけるＳＥＥ断面積をσｉとした場合、ＳＥＥ断面積σｉは、スペクトル番号ｊを持つ白色中性子を用いたＲＵＮの結果得られたエラー数Ｎｅｒｒ［ｊ］との間に数９に示す関係が成立する。
【００８８】
【数９】
2005276360.tif 000012
【００８９】
ここで、Ｔｉｒｒ［ｊ］は、ＲＵＮ番号ｊのＲＵＮで用いた照射時間であり、σ（Ｅ）はエネルギーの関数としてのＳＥＥ断面積である。
【００９０】
数９は、数１０に示すＳＥＥ断面積σｉの連立方程式を形成する。そこで、ＳＥＥ断面積算出部１０２は、以上のようにして取得した総フラックスΦｉ［ｊ］（Ｅｉ［ｊ］）およびエラー数Ｎｅｒｒ［ｊ］を、数１０に示す連立方程式に投入し、Ｇａｕｓｓ法などの既存の数値計算手法を用いてＳＥＥ断面積σｉを算出する。そして、算出したＳＥＥ断面積σｉをＳＥＥ断面積記憶部１２４に記憶する（Ｓ２０３）。
【００９１】
【数１０】
2005276360.tif 000013
【００９２】
なお、数１０では、簡単のため、各ＲＵＮの照射時間Ｔｉｒｒａｄ［ｊ］を全て等しくＴｉｒｒとしたが、異なる場合はＴｉｒｒを削除し、左端の行列要素をフラックスΦｉ［ｊ］から、フルエンスΦｉ［ｊ］*Ｔｉｒｒａｄ［ｊ］に置き換えればよい。
【００９３】
次に、ＳＥＥ発生数算出部１０３の動作について説明する。
【００９４】
図１０は、ＳＥＥ発生率算出部１０３の動作フローを説明するための図である。このフローは、総フラックス管理ＤＢ１２２に登録されている各ＲＵＮ番号の試験結果が試験結果管理ＤＢ１２３に登録され、上述の総フラックス算出部１０１での処理により総フラックス管理ＤＢ１２２に、Ｎ個の白色中性子各々について、ＲＵＮ番号と共に各代表エネルギーでの総フラックスが登録され、且つ、上述のＳＥＥ発生数算出部１０３での処理によりＳＥＥ断面積記憶部１２４に各代表エネルギーでのＳＥＥ断面積が登録されていることが前提となる。
【００９５】
先ず、ＳＥＥ発生数算出部１０３は、総フラックス管理ＤＢ１２２から、各スペクトル番号における各代表エネルギーでの総フラックスΦｉ［ｊ］（Ｅｉ［ｊ］）を取得する（Ｓ３０１）。次に、ＳＥＥ断面積記憶部１２４から各代表エネルギーでのＳＥＥ断面積σｉを取得する（Ｓ３０２）。それから、ＳＥＥ発生数算出部１０３は、取得したこれらの情報を用いて、数１１により、ＳＥＥ発生数Ｎｅｒｒを算出する。そして、算出したＳＥＥ発生数をＳＥＥ発生数記憶部１２４に記憶する（Ｓ３０３）。
【００９６】
【数１１】
2005276360.tif 000014
【００９７】
ここで、Φｉは、同じ番号ｉを持つ代表エネルギーＥｉ［ｊ］の総フラックスΦｉ［ｊ］（Ｅｉ［ｊ］）の平均値である。
【００９８】
以上のようにしてＳＥＥ断面積記憶部１２４、ＳＥＥ発生数記憶部１２５に記憶されたＳＥＥ断面積、ＳＥＥ発生数は、入力部１４１を介して受け付けたユーザの指示に従い、出力部１４２から出力される。
【００９９】
以上、本発明の第１実施形態を説明した。なお、本実施形態には次の留意点がある。
【０１００】
（ａ）エネルギー群の分割は、それぞれのエネルギー群のフラックス（またはフルエンス）の大きさが概略同程度になるように定めることが好ましい。分割の大きさの差が大きくなる程、誤差が大きくなる。
【０１０１】
（ｂ）ＳＥＥ断面積には閾値Ｅｔｈがあり、それ以下のエネルギーのフラックス（またはフルエンス）はＳＥＥに関与しない。したがって、最も低いエネルギー群の数８の積分範囲は、閾値Ｅｔｈかそれよりも高めにすることが望ましい。なお、閾値Ｅｔｈは数値的に見積もることが可能である。すなわち、最も低いエネルギー群の数８の積分下限Ｅ１［１］を閾値Ｅｔｈより低めに取ると、そのエネルギー群のＳＥＥに寄与するフラックスが実際より大きくなり、それを反映して、数１０の解のσ１が負の値となる。そこで、先ず積分下限を増やして、σ１がゼロになるＥ１［１］を求める。この積分下限に対して、ＳＥＥに寄与しているフラックスと寄与していないフラックスとが、概ねバランスしていることになる。したがって、数１２を満たす値として閾値Ｅｔｈを見積もることができる。
【０１０２】
【数１２】
2005276360.tif 000015
【０１０３】
ここで、Φ（Ｅ）は、エネルギーの関数としての中性子フラックスであって総フラックス管理ＤＢ１２３よりデータを抽出し、総フラックス算出部１０１で算出できる。
【０１０４】
<<第２実施形態>>
上記の第１実施形態は、エネルギー群の範囲（分割幅）の設定の仕方によっては、ＳＥＥ断面積の値が負になることもあり、全ての解が正になるように、エネルギー群の範囲を設定する点に難しさもある。本実施形態の半導体デバイス評価支援装置は、上記の第１実施形態の欠点を補うことができる。なお、本実施形態の半導体デバイス評価支援装置では、総フラックス算出部１０１および総フラックス管理ＤＢ１２２が不要である。その代わり、試験結果管理ＤＢ１２３のエントリに、ＲＵＮで用いたスペクトルデータのスペクトル番号を登録するフィールドが追加される。また、ＳＥＥ断面積算出部１０２、ＳＥＥ発生数算出部１０３での処理が異なる。その他は第１実施形態と同じである。
【０１０５】
図１１は、本発明の第２実施形態におけるＳＥＥ断面積算出部１０２の動作フローを説明するための図である。
【０１０６】
ＳＥＥ（あるいはＳＥＵ）断面積を数１３に示す関数で近似する。ここで、ｋは白色中性子スペクトルの数である。
【０１０７】
【数１３】
2005276360.tif 000016
【０１０８】
さて、閾値Ｅｔｈは、通常、２〜１０ＭｅＶ程度である。そこで、先ず、閾値Ｅｔｈが実際の値よりも十分に小さい値Ｅｌｏｗ（例えば、１ＭｅＶ）と仮定して、低エネルギー部分でのフラックスの寄与の小さい（閾値Ｅｔｈの誤差の影響が小さい）スペクトルのみを用いるようにする。このため、ＳＥＥ断面積算出部１０２は、入力部１４１および入力装置を介してユーザから、このような白色中性子のスペクトル番号を受け付ける（Ｓ４０１）。例えば、ｋ＝Ｎ-１個の白色中性子のスペクトル番号を受け付ける。ここで、スペクトル管理ＤＢ１２１に登録する白色中性子のスペクトルデータの数Ｎは、実際には４で十分である。図３に示す例でいえば、遮蔽体の厚さが４"、８"のスペクトルを用いればよい。以下の説明ではｋ＝３として説明する。
【０１０９】
次に、ＳＥＥ断面積算出部１０２は、Ｓ４０１で受け付けたｋ個のスペクトル番号各々のスペクトルデータをスペクトル管理ＤＢ１２１から取得する（Ｓ４０２）。さらに、Ｓ４０１で受け付けたｋ個のスペクトル番号各々について、当該スペクトル番号に対応付けられているエラー数Ｎｅｒｒ［ｊ］を、試験結果管理ＤＢ１２３から取得する（Ｓ４０３）。
【０１１０】
次に、ＳＥＥ断面積算出部１０２は、入力部１４１および入力装置を介してユーザから、閾値Ｅｔｈを受け付ける（Ｓ４０４）。それから、この閾値Ｅｔｈと、Ｓ４０２、４０３で取得した各スペクトルデータおよび各スペクトルデータのエラー数とを用いて、上記の数９に示す積分式を直接実行してｃｉｊを算出し、数１４に示す係数ａ１，ａ２，…についての連立方程式を生成する（Ｓ４０５）。
【０１１１】
【数１４】
2005276360.tif 000017
【０１１２】
ここで、ｊは１〜ｋ（＝Ｎ-１）の値をとる。
【０１１３】
次に、ＳＥＥ断面積算出部１０２は、上記の数１４を計算して係数ａ１，ａ２，…を求める（Ｓ４０６）。それから、ＳＥＥ断面積算出部１０２は、低エネルギー部分でのフラックスの寄与の大きい（閾値Ｅｔｈの誤差の影響が大きい）スペクトル、つまり、Ｓ４０１で指定されなかったスペクトル番号を持つスペクトルデータをスペクトル管理ＤＢ１２１から取得すると共に、当該スペクトル番号に対応付けられているエラー数Ｎｅｒｒ［ｊ］（ここではＮｅｒｒ［0］とする）を試験結果管理ＤＢ１２３から取得する（Ｓ４０７）。そして、閾値Ｅｔｈと、Ｓ４０７で取得したスペクトルデータおよび該スペクトルデータのエラー数とを用いて、上記の数９に示す積分式を直接実行してｃ０ｊを算出し、数１５に示すＦを計算する（Ｓ４０８）。
【０１１４】
【数１５】
2005276360.tif 000018
【０１１５】
ここで、閾値Ｅｔｈは十分に小さな値としているので、上記の数９に示す積分式を直接実行した結果は、実際発生したエラー数Ｎｅｒｒ［０］より大きくなる筈である。したがって、上記Ｆは正の値となる。そして、Ｆの絶対値が十分に小さい場合に、係数ａ１，ａ２，…は十分に良い近似となる。そこで、Ｆの値を出力部１４２から出力装置に出力し、ユーザに、閾値Ｅｔｈの設定に問題がないか否かを確認する。そして、入力部１４１および入力装置を介してユーザから閾値の再設定指示を受け付けた場合はＳ４０４に戻り、ＳＥＥ断面積計算指示を受け付けた場合は、Ｓ４１０に進む（Ｓ４０９）。
【０１１６】
さて、Ｓ４１０において、ＳＥＥ断面積算出部１０２は、係数ａ１，ａ２，…を数１３に設定し、これをＳＥＥ断面積として、ＳＥＥ断面積記憶部１２４に記憶する。
【０１１７】
さて、本実施形態のＳＥＥ発生数算出部１０３は、以上のようにして算出したＳＥＥ断面積をＳＥＥ断面積記憶部１２４から読み出し、上記の数１１によりＳＥＥ発生数を算出し、ＳＥＥ発生数記憶部１２５に記憶する。
【０１１８】
以上、本発明の第２実施形態を説明した。なお、本実施形態では、閾値Ｅｔｈの設定をユーザが行うようにしているが、次のような挟みこみ法により、ＳＥＥ断面積算出部１０２に、システマテイックに実行させることも可能である。
【０１１９】
先ず、実際の閾値Ｅｔｈよりも十分に小さいＥｌｏｗ（例えば、１ＭｅＶ）を閾値Ｅｔｈに設定して図１１のフローを実行し、Ｓ４０８において、値Ｆ（正になる筈である）を得たならば、Ｓ４０９でＳ４０４に戻り、今度は、実際の閾値Ｅｔｈよりも十分に大きいＥｈｉｇｈ（例えば、２０ＭｅＶ）を閾値Ｅｔｈに設定してフローを実行する。すると、次のＳ４０８において、値Ｆは負になる筈である。値Ｆは閾値Ｅｔｈの連続単調関数であるから、Ｆ＝０を与える閾値Ｅｔｈは、ＥｌｏｗとＥｈｉｇｈとの間にある筈である。そこで、Ｓ４０９でＳ４０４に戻り、ＳＥＥ断面積算出部１０２の計算により、新しい閾値Ｅｔｈを数１６のように定める。
【０１２０】
【数１６】
2005276360.tif 000019
【０１２１】
そして、次のＳ４０８において、値Ｆが正ならば、Ｆ＝０を与える閾値Ｅｔｈは、Ｅｌｏｗと現在の設定値Ｅｔｈとの間であるので、Ｓ４０４に戻り、Ｅｈｉｇｈを現在の設定値Ｅｔｈに置き換えて数１６を計算し、これにより新たな閾値Ｅｔｈを設定する。一方、値Ｆが負ならば、Ｆ＝０を与える閾値Ｅｔｈは、現在の設定値ＥｔｈとＥｈｉｇｈとの間であるので、Ｓ４０４に戻り、Ｅｌｏｗを現在の設定値Ｅｔｈに置き換えて数１６を計算し、これにより新たな閾値Ｅｔｈを設定する。そして、フローを実行する。以上の処理を繰り返し、値Ｆ（＞０）が０に最も近くなる閾値Ｅｔｈを検出し、それから、Ｓ４１０に進む。
【０１２２】
<<第３実施形態>>
実験データの一貫した取り扱いのためには、白色法においても、単色（又は準単色）法でデータの表記に用いる関数形が導出できることが望ましい。一般には、そのような関数は数１７に示す非線形関数である。
【０１２３】
【数１７】
2005276360.tif 000020
【０１２４】
したがって、パラメータａ１，ａ２，...を種々の非線形最適化の手法を用いて計算すればよい。最も望ましい手法は、関数形に依存するが、上記の数５に示したＷｅｉｂｕｌｌ  Ｆｉｔ関数のパラメータを求める方法を以下に説明する。本実施形態の半導体デバイス評価支援装置は、Ｗｅｉｂｕｌｌ  Ｆｉｔ関数のパラメータを求め、ＳＥＥ断面積を算出する。なお、本実施形態の半導体デバイス評価支援装置では、総フラックス算出部１０１および総フラックス管理ＤＢ１２２が不要である。その代わり、試験結果管理ＤＢ１２３のエントリに、ＲＵＮで用いたスペクトルデータのスペクトル番号を登録するフィールドが追加される。また、ＳＥＥ断面積算出部１０２、ＳＥＥ発生数算出部１０３での処理が異なる。その他は第１実施形態と同じである。
【０１２５】
図１２は、本発明の第３実施形態におけるＳＥＥ断面積算出部１０２の動作フローを説明するための図である。
【０１２６】
先ず、ＳＥＥ断面積算出部１０２を、入力部１４１および入力装置を介してユーザ１４１より、数５に示すＷｅｉｂｕｌｌ  Ｆｉｔ関数の３つのパラメータをＥｔｈ、Ｗ、ｓの下限値Ｅｔｈｍｉｎ、ｓｍｉｎ、Ｗｍｉｎを受け付け、これらに順番を付してメモリ等に保持する（Ｓ５０１）。同様に、ユーザから暫定収束判定パラメータεおよび最終収束判定パラメータεｆｉｎを受け付け、これをメモリ等に保持する（Ｓ５０２）。
【０１２７】
次に、ＳＥＥ断面積算出部１０２は、カウント値ｐを１に設定する（Ｓ５０３）。そして、順番ｐのパラメータを注目パラメータｘ＊に設定し、残りのパラメータを固定値とする（Ｓ５０４）。また、暫定収束パラメータεを設定する（Ｓ５０５）。初回は暫定収束判定パラメータεをＳ５０２で受け付けた暫定収束判定パラメータεの値とし、２回目以降は前回設定した暫定収束判定パラメータεから所定値Δεを減算した値とする。
【０１２８】
次に、ＳＥＥ断面積算出部１０２は、注目パラメータｘ＊の値を、数１８に示すように、現在の値（初回はＳ５０１で設定した下限値となる）から十分に小さい所定値Δｘだけ増加させる（Ｓ５０６）。この所定値Δｘは、パラメータ毎に予め設定されている。
【０１２９】
【数１８】
2005276360.tif 000021
【０１３０】
それから、ＳＥＥ断面積算出部１０２は、カウント値ｊを２に設定する（Ｓ５０７）。なお、本実施形態では、最も低エネルギー側でのフラックスの比率が高いスペクトルデータのスペクトル番号ｊが１となるように予め設定されているものとする。
【０１３１】
次に、ＳＥＥ断面積算出部１０２は、スペクトル管理ＤＢ１２１からスペクトル番号１のスペクトルデータおよびスペクトル番号ｊのスペクトルデータを読み出し、これらのスペクトルデータと、３つのパラメータをＥｔｈ、Ｗ、ｓとを用いて、数１９に示すΓ［ｊ］（Ｅｔｈ，Ｗ，ｓ）を計算し、その結果をメモリ等に保存しておく（Ｓ５０８）。
【０１３２】
【数１９】
2005276360.tif 000022
【０１３３】
また、ＳＥＥ断面積算出部１０２は、試験結果管理ＤＢ１２３からスペクトル番号１のエラー数Ｎｅｒｒ［１］およびスペクトル番号ｊのエラー数Ｎｅｒｒ［ｊ］を読み出し、これらのエラー数を用いて、Γ［ｊ］（Ｅｔｈ，Ｗ，ｓ）の実測値Ｒｉを数２０により計算し、その結果をメモリ等に保存しておく（Ｓ５０９）。
【０１３４】
【数２０】
2005276360.tif 000023
【０１３５】
次に、ＳＥＥ断面積算出部１０２は、カウント値ｊがスペクトルＤＢ１２１のスペクトルデータの登録数Ｎ-１に到達したか否かを調べ（Ｓ５１０）、到達していないならば、カウント値ｊを１つインクリメントして（Ｓ５１１）、Ｓ５０８に戻る。一方、到達したならば、Ｓ５１２に進む。
【０１３６】
さて、Ｗｅｉｂｕｌｌ  Ｆｉｔ関数の３つのパラメータをＥｔｈ、Ｗ、ｓと、スペクトル番号ｊを持つ白色中性子のスペクトルデータの総フルエンスΨ[ｉ]と、スペクトル番号ｊを持つ白色中性子におけるエラー数Ｎｅｒｒ［ｊ］（理想値）との間には、数２１に示す関係式が成立する。
【０１３７】
【数２１】
2005276360.tif 000024
【０１３８】
ここで、係数σ∞は全てのデータについて共通である。そこで、最も低エネルギー側でのフラックスの比率が高いスペクトルデータでのエラー数Ｎｅｒｒ［１］で、該スペクトルデータ以外のスペクトルデータで得たエラー数Ｎｅｒｒ［２］以降を除することにより、数２２に示す関係式を得ることができる。
【０１３９】
【数２２】
2005276360.tif 000025
【０１４０】
したがって、数１９でスペクトルデータから求めたΓ［ｊ］（Ｅｔｈ，Ｗ，ｓ）が数２０で実測値から求めたＲｉに近くなるように、パラメータＥｔｈ、Ｗ、ｓを設定することが望まれる。そこで、ＳＥＥ断面積算出部１０２は、以上のようにして算出した各々Ｎ-１個のΓ［ｊ］（Ｅｔｈ，Ｗ，ｓ）とＲｉとの差分Σを数２３により算出する（Ｓ５１２）。
【０１４１】
【数２３】
2005276360.tif 000026
【０１４２】
それから、ＳＥＥ断面積算出部１０２は、この差分Σが暫定収束判定パラメータε未満であるか否かを判断する（Ｓ５１３）。そして、差分Σが暫定収束判定パラメータε以上ならば、Ｓ５０６へ戻り、差分Σが暫定収束判定パラメータε未満となる注目パラメータｘ＊の最適値を検出するまで処理を繰り返す。
【０１４３】
一方、差分Σが暫定収束判定パラメータε未満ならば、この暫定収束判定パラメータεがＳ５０２で受け付けた最終収束判定パラメータεｆｉｎ以下であるか否かさらに調べる（Ｓ５１４）。そして、暫定収束判定パラメータεが最終収束判定パラメータεｆｉｎ以下であるならばＳ５１６へ進み、そうでないならば、カウント値ｐを１つインクリメント（但し、Ｐ＝３ならばＰ＝１にリセット）して（Ｓ５１５）、Ｓ５０４に戻る。
【０１４４】
Ｓ５１６において、ＳＥＥ断面積算出部１０２は、以上のようにして求めたパラメータＥｔｈ、Ｗ、ｓの最適値と、任意のスペクトル番号ｊのスペクトルデータおよびスペクトル番号ｊを持つ白色中性子におけるエラー数Ｎｅｒｒ［ｊ］とを、数２１に代入し、係数σ∞を求める。これにより、数５に示す全てのパラメータが決定されたことになる。そこで、係数σ∞およびパラメータＥｔｈ、Ｗ、ｓを数５に代入して、ＳＥＥ断面積を算出し、これをＳＥＥ断面積記憶部１２４に記憶する（Ｓ５１７）。
【０１４５】
さて、本実施形態のＳＥＥ発生数算出部１０３は、以上のようにして算出したＳＥＥ断面積をＳＥＥ断面積記憶部１２４から読み出し、上記の数１１によりＳＥＥ発生数を算出し、ＳＥＥ発生数記憶部１２５に記憶する。
【０１４６】
以上、本発明の第３実施形態を説明した。なお、本実施形態では、暫定収束判定パラメータεに対し、収束が保証されていない点に留意する必要がある。そこで、例えば反復計算の回数に制限を加え、制限数を越えた場合は、Ｓ５１３からＳ５１５に進んで、次のパラメータの反復計算に移行したり、あるいは、最終収束判定パラメータεfin未満にならなくても、Ｓ５１４からＳ５１６へ進んで計算を打ち切るようにしてもよい。このようにすれば、例えば平均誤差（Σ/Ｍ）１/２という条件を付した上での解が得られるという点において、Σ＜εfinという収束条件をクリアした場合と同等である。
【０１４７】
本実施形態により得られたＷｅｉｂｕｌｌ  Ｆｉｔ関数で表現されるＳＥＥ断面積の計算値２３と、単色（あるいは準単色）法で得られたＳＥＥ断面積の実測値２２との一例を図１３に示す。この図から明らかなように、両者は極めてよい一致を示す。
【０１４８】
以上説明した、本発明の各実施形態の白色法によるＳＥＥ耐性評価試験結果から、個別の施設や、スペクトルの形に依存しない共通の物理量として、ＳＥＥ断面積が得られる。このため、中性子照射による半導体デバイスのＳＥＥ耐性評価に対する信頼性、効率の著しい向上が期待できる。
【図面の簡単な説明】
【０１４９】
【図１】図１は、ＷＮＲの白色中性子および宇宙線中性子各々のスペクトルを示す図である。
【図２】図２は、本発明の第１実施形態が適用された半導体デバイス評価支援装置の概略構成図である。
【図３】図３は、スペクトル管理ＤＢ１２１に登録されるスペクトルデータを説明するための図である。
【図４】図４は、総フラックス管理ＤＢ１２２の登録内容例を示す図である。
【図５】図５は、試験結果管理ＤＢ１２３の登録内容例を示す図である。
【図６】図６は、半導体デバイス評価支援装置のハードウエア構成例を示す図である。
【図７】図７は、本発明の第１実施形態における総フラックス算出部１０１の動作フローを説明するための図である。
【図８】図８は、本発明の第１実施形態における総フラックス算出部１０１のエネルギー分割処理を説明するための図である。
【図９】図９は、本発明の第１実施形態におけるＳＥＥ断面積算出部１０２の動作フローを説明するための図である。
【図１０】図１０は、本発明の第１実施形態におけるＳＥＥ発生数算出部１０３の動作フローを説明するための図である。
【図１１】図１１は、本発明の第２実施形態におけるＳＥＥ断面積算出部１０２の動作フローを説明するための図である。
【図１２】図１２は、本発明の第３実施形態におけるＳＥＥ断面積算出部１０２の動作フローを説明するための図である。
【図１３】図１３は、本発明の第３実施形態により得られたＷｅｉｂｕｌｌ  Ｆｉｔ関数で表現されるＳＥＥ断面積の計算値と、単色（あるいは準単色）法で得られたＳＥＥ断面積の実測値との一例を示す図である。
【図１４】図１４は、宇宙線中性子起因のソフトエラーの原理を概念的に説明するための図である。
【図１５】図１５は、半導体デバイス（ＳＲＡＭ）における中性子エネルギー（ＭｅＶ）とＳＥＥ断面積（ｃｍ２）との関係を示す図である。
【符号の説明】
【０１５０】
１００：演算部、１０１：総フラックス算出部、１０２：ＳＥＥ断面積算出部、１０３：ＳＥＥ発生数算出部、１２０：記憶部、１２１：スペクトル管理ＤＢ、１２２：総フラックス管理ＤＢ、１２３：試験結果管理ＤＢ、１２４：ＳＥＥ断面積記憶部、１２５：ＳＥＥ発生数記憶部、１４０：入出力部、１４１：入力部、１４２：出力部
【図１】
2005276360.tif 000027
【図２】
2005276360.tif 000028
【図３】
2005276360.tif 000029
【図４】
2005276360.tif 000030
【図５】
2005276360.tif 000031
【図６】
2005276360.tif 000032
【図７】
2005276360.tif 000033
【図８】
2005276360.tif 000034
【図９】
2005276360.tif 000035
【図１０】
2005276360.tif 000036
【図１１】
2005276360.tif 000037
【図１２】
2005276360.tif 000038
【図１３】
2005276360.tif 000039
【図１４】
2005276360.tif 000040
【図１５】
2005276360.tif 000041