L'impact de la modélisation des circuits et des particules à faible énergie sur la prédiction du taux d'événements singuliers.

The Impact of circuit modeling and low energy particles on Single-Event effect rate prediction.

• Auteur / Autrice : Cleiton Magano marques
• Direction : Frédéric Wrobel
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Électronique
• Date : Inscription en doctorat le ; Soutenance le 20/02/2025
• Etablissement(s) : Université de Montpellier (2022-....)
• Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale Information, Structures, Systèmes
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : IES - Institut d'Electronique et des Systèmes
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : RADIAtions et Composants (RADIAC)
• Jury : Président / Présidente : Jérôme Boch
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Frédéric Wrobel, Fernanda Kastensmidt, Florent Miller, Karine Coulié, Alain Michez
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Fernanda Kastensmidt, Florent Miller

Mots clés

Mots clés libres

Simulations

Evenement singulier

Radiations

Simulations

Radiations

Single event effects

Résumé

À mesure que la technologie microélectronique continue de se miniaturiser, les dispositifs électroniques deviennent de plus en plus sensibles aux effets des radiations, en particulier les effets d'événements uniques (SEE). L'étude de la caractérisation des SEE repose largement sur l'utilisation des tests de radiation. Cependant, les activités expérimentales sont complexes, longues et coûteuses. Dans ce contexte, les outils de modélisation et de prédiction offrent une alternative complémentaire pour prédire le comportement avant les tests et comprendre les données post-irradiation. Toutefois, l'obtention de paramètres réalistes pour la modélisation des simulations peut être un défi, car ces derniers sont généralement confidentiels ou non accessibles publiquement auprès des fabricants. De plus, selon la méthode utilisée, la modélisation peut nécessiter un effort de calcul important, ce qui entraîne des simulations très longues. Étant donné l'importance de la modélisation des SEE et les obstacles associés aux méthodes traditionnelles, il est crucial d'explorer des approches alternatives de modélisation qui puissent surmonter ces limitations. Cette thèse étudie l'impact de la modélisation des circuits et des particules de basse énergie sur la prédiction des SEE, en se concentrant sur des approches alternatives et simplifiées. L'étude englobe différentes méthodologies, notamment la modélisation analytique, les simulations de Monte Carlo, les modèles électriques et la conception assistée par ordinateur (TCAD), afin d'explorer les avantages et les limitations de ces approches alternatives, tout en apportant des éclairages significatifs sur les préoccupations majeures liées aux effets des radiations sur les composants électroniques.

As microelectronic technology continues to scale down, electronic devices have become increasingly sensitive to radiation effects, particularly Single Event Effects (SEE). The study of SEE characterization relies heavily on the use of radiation testing. However, experimental activities are complex, time-consuming, and costly. In this context, modeling and prediction tools offer a complementary alternative to predict behavior before testing and to understand post-irradiation data. However, obtaining realistic parameters for modeling the simulations can be challenging, as they are typically confidential or not openly available from manufacturers. Furthermore, depending on the method used, the modeling may require a high computational effort, which impacts in very long simulations. Given the importance of SEE modeling and the obstacles associated with traditional methods, it is crucial to explore alternative modeling approaches that can overcome these limitations. This thesis investigates the impact of circuit modeling and low-energy particles on the prediction of SEE, focusing on alternative and simplified approaches. The study encompasses different methodologies, including analytical modeling, Monte Carlo simulations, electrical models, and Technology Computer-Aided Design (TCAD), to explore the advantages and limitations of these alternative modeling approaches, while providing significant insights into critical concerns related to radiation effects on electronic components.