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JT54LS273型集成电路加速寿命试验研究

2017-01-09李文军

甘肃科技 2016年23期
关键词:常温储存寿命

李文军

(天水天光半导体有限公司,甘肃 天水 741000)

JT54LS273型集成电路加速寿命试验研究

李文军

(天水天光半导体有限公司,甘肃 天水 741000)

本文介绍了加速寿命试验中最为常用的阿伦尼斯模型,并按该模型选择JT54LS273型集成电路变化最大的关键参数,求得元器件在常温贮存时的数学模型,以常温贮存数据作为评价元器件加速贮存寿命的主要依据。选择同型号、同品种的元器件,进行高温加速贮存试验与常温贮存试验数据进行比较,并建立加速贮存试验模型。得出同一型号同一品种器件的高温贮存加速因子、高温贮存试验时间,提前得出器件长期贮存试验数据,以判断器件是否满足储存期要求,并给出试验结论。

集成电路;阿伦尼斯模型;高温贮存

1 概述

长期以来,电子元器件经过长期贮存后出现主要参数漂移、材料性能下降等一系列问题,因此高可靠、长寿命元器件的量化评估一直是可靠性工程领域的一个技术难题。通常采用的寿命试验方法不仅需要耗费大量的试验时间、人力和物力,而且经长时间试验后出来的结果可能已经失去了实际意义,因此便有了加速贮存寿命试验。

加速储存寿命试验是一种,既不改变又不增加,产品在实际储存条件下失效机理的前提下,用加大贮存环境试验应力来加速产品失效。根据其试验结果,预计正常贮存环境应力下产品的贮存寿命,或在一个相对短的时间内获得失效率数据的技术。其基本思想是利用高应力水平下的寿命特征去外推正常应力水平下的寿命特征,其关键是建立寿命特征与应力水平之间的关系,然后利用这个关系实现外推正常应力水平下贮存寿命特征的目的。

加速寿命试验的评估需要借助于加速模型。电子元器件在储存期间,会受到温度、湿度、振动等环境因素的影响,其中主要的影响因素是温度。在以温度为加速应力的加速寿命试验评估中,应用广泛的是阿伦尼斯模型。

2 理论依据

加速寿命试验目前主要有阿伦尼斯模型、逆幂律模型、单应力艾林模型、广义艾林模型等模型。本次实验的主要依据是阿伦尼斯模型,它反应的是寿命与温度的关系,高温能使产品内部加快化学反应,促使产品提前失效。

其表达式为:

式中:M——产品某特性的退化量;

K——玻尔兹曼常数,为8.617×10-5eV/℃;

T——绝对温度;

A0——常数;

T——反应时间;

ΔE——失效机理激活能,以eV为单位,同一类元器件的同一失效模式为常数。

令器件的初始状态的退化量为M1,对应时间为t1;另一状态的退化量为M2,对应时间为t2。那么,当T为常数时,从t1到t2的累积退化量为:

当退化量M2达到某个值Mp时,则认为该器件失效,由此会影响到由它们所构成的设备的性能参数或工作情况。这时的时间差(t2-t1)就是它们从t1开始延续的寿命L。即

式(7)中:

A、B——待定参数;

L——某寿命特征,如中位寿命,平均寿命。

式(7)是线性化的寿命与温度的关系模型,符合化学反应的器件的L与T的关系。该模型表明,寿命特征的对数是温度倒数的线性函数。

阿伦尼斯认为,对于某一确定反应来说,激活能是不随温度变化的常数。即对应于某失效机理,激活能是不随温度变化的常数,这就保证了加速寿命试验的可行性。

参数B的意义很容易通过式(7)的寿命—温度应力关系看出来,A为截距,温度应力的倒数是变量,B为直线斜率,是寿命相对于温度应力倒数的斜率。

由式(6)可知,B具有和激活能一样的特性。即B是温度应力对产品寿命影响程度的一种度量。B值越大,则产品寿命对温度应力的敏感度就越高。参数B也可以取负值,在这种情况下,随着应力的加大,产品寿命也会增大。

加速因子亦称加速系数,是加速贮存寿命试验的一个重要参数。其定义为正常应力作用下的寿命L0与加大应力下产品的寿命L1之比:

式(8)中:K——性能退化率。

对于式(1),当T不变时,两边积分得

当在不同温度T1、T2,经过时间t1、t2后特性值或退化量相同,可推出

则阿伦尼斯模型的加速因子为:

式(12)是基于退化量相同而导出的,(12)无论产品是否失效,只要产品功能的退化量相同即可。

通过对阿伦尼斯模型的研究发现:

1)该模型反映的是产品某特性值与激活能和所施加应力的关系;

2)其加速因子也是基于相同的退化量而导出的,无论是否失效,只要产品功能的退化量相同即可。

这就为加速寿命试验提供了另外一种途径,即利用某性能参数或特征量退化数据对产品的可靠性进行评定、推断。

3 实验案例

3.1 试验流程

本实验流程如图1所示。

图1 试验流程图

本次试验所抽取的试验样品20只,测试参数为产品详细规范电特性参数,参数的统计分析包括ICC、IIH、IIL、VOL、VOH、IOS和VIK。加速倍率推算以产品储存后变化最大的关键参数进行分析。

常温储存环境温度范围为:20℃~28℃,相对湿度为35%RH~75%RH。测试数据为5个月采集1次,共采集10次,用时50个月。

高温贮存温度点为:100℃、125℃、150℃,允许偏差为±3℃。高温贮存测试数据为10d采集1次,共采集10次,用时100d。

3.2 数据分析

取每个测试点的数据平均值作为该点的测试数据,对测试数据进行最小二乘法拟合,得到线性方程。将三个高温点数据拟合方程的斜率和常温数据拟合方程的斜率进行比较,得到高温贮存试验对应常温储存试验的加速因子,常温储存寿命除以加速因子得到高温加速贮存试验的试验时间。本文以JT54LS273为例,进行数据分析,常温贮存关键参数的测试值见表1。

表1 常温贮存关键参数测试值

通过上表数据统计,可做出参数值随着储存时间的增长而变化的曲线,如图2所示,从而得到趋势拟合方程,再推算出各参数失效时间,对照情况见表2。

表2 参数失效时间对照表

图2 JT54LS273常温储存VIK变化曲线

图3 JT54LS273高温储存VIK变化曲线

同理,分别可得到三个高温贮存点的产品的高温贮存VIK值,如图3所示得到趋势拟合方程:

100℃时,y2=-6E-05x-0.8491;

125℃时,y3=-0.0002x-0.8437;

150℃时,y4=-0.0004x-0.8393。

进而得出,三个高温贮存点的加速因子,在100℃、125℃、150℃时分别为6、20、40。最后,求得高温加速贮存试验的试验时间,在100℃、125℃、150℃时分别为45360h、14256h、7392h。

4 阿伦尼斯模型高温数据验证

4.1 阿伦尼斯模型数据处理方法

建立加速储存试验模型时,选择了三个高温点100℃、125℃、150℃贮存作为试验的加速应力。可根据阿伦尼斯方程推导出lnL~1/T,式中L为三个高温点下达到常温变化量的试验时间,T为三个高温点温度。

1)求出产品VIK值在三个高温点下达到常温变化量的试验时间和三个高温点温度;

2)将lnL~1/T,进行最小二乘拟合,得到拟合方程;

3)将存储时间L=32年换算成lnL,代入拟合方程中,算出T;

4)若T值在库房储存条件(-10℃~40℃)范围内,则证明数据可信。

4.2 高温数据验证

按照上述方法,对JT54LS273高温数据进行验证计算:

1)已知三个高温点贮存温度为100℃、125℃、150℃,所以T1=373,T2=398,T3=423。

2)高温贮存试验时间已知:t1=7392h;t2=14256h;t3=45360h;

3)可求得lnL值与1/T值,见表3。

表3 lnL值与1/T值

4)将lnL~1/T进行最小二乘拟合,得到拟合曲线如图4所示。

图4 最小二乘法拟合曲线

5)将长储时间L=32年代入拟合方程中得:T≈282K=9℃。符合库房储存条件温度-10℃~40℃范围要求,说明高温加速储存试验数据可信。

5 加速贮存试验预计结果

通过高温(150℃)加速贮存试验来预计结果。综合上述高温加速贮存试验时间已经预计,高温加速模型已经建立。从试验后VIK推算值可以看出,产品加速贮存试验预计结果均合格。

[1] 林震,姜同敏,程永生,胡斌.阿伦尼斯模型研究[M].北京,电子产品可靠性与环境试验,2005,26(3):12-14.

[2] 赵建印,刘芳.产品加速退化失效模型与统计分析[J].哈尔滨工业大学报,2008,40(12):2088-2090.

TB114.3

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