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World File Search System故障分析
毫米级、大面积均匀半导体器件分层，用于物理故障分析和质量控制 Pawel Nowakowski*、Mary Ray、P
毫米级、大面积均匀半导体器件分层用于物理故障分析和质量控制 Pawel Nowakowski*、Mary Ray、Paul Fischione EA Fischione Instruments，Export，宾夕法尼亚州，美国* 通讯作者：p_nowakowski@fischione.com 不断发展的微电子设备设计越来越复杂、越来越紧凑和越来越小。这些设计可能包括越来越多的层、三维 (3D) 垂直堆叠、气隙和不同的材料成分。大批量半导体器件制造需要强大的质量控制和故障分析过程。过去几十年来，已经开发出了许多故障分析技术，包括非破坏性和破坏性技术 [1-3]。一种非常流行的技术是器件分层，即从上到下控制地去除器件层。通过这种技术获得的信息可以支持质量控制、故障分析工作、成品和工艺改进数据以及逆向工程。
使用先进的无损检测进行关键基础设施故障分析和预防的概念模型。
摘要 - 关键基础设施的故障分析和预防对于确保运行可靠性和安全性至关重要。该概念模型探索了先进的无损检测 (NDT) 方法在关键基础设施系统中检测、分析和缓解故障的集成。无损检测技术（例如超声波检测、射线照相术、热成像和声发射分析）可实时洞察结构完整性而不会造成损坏。这些技术能够及早发现裂纹、腐蚀和材料疲劳等缺陷，这些缺陷通常是灾难性故障的前兆。所提出的模型概述了一种将预测分析与无损检测相结合的系统方法，以增强基础设施监控和维护策略。关键组件包括数据采集、预处理、使用机器学习算法进行缺陷分类以及实时决策。结合先进的数据融合技术，整合多种无损检测方法的见解，从而提高缺陷检测的准确性和可靠性。此外，该模型利用数字孪生技术来模拟和预测故障场景，从而实现主动维护和优化资源分配。该模型还强调了结合支持物联网的传感器和基于云的平台进行远程监控和利益相关者之间的实时数据共享的重要性。解决数据安全、可扩展性和测试协议标准化等挑战，以确保在交通、能源和
S 波段脉冲射频操作期间功率 GaN-HEMT 的可靠性和故障分析
本文报告了两项 AlGaN / GaN 高电子迁移率晶体管 (AlGaN / GaN HEMT) 技术（器件“A”和器件“B”）的可靠性研究。对雷达应用的实际工作条件下承受应力的器件进行了故障分析研究。这些器件经过脉冲射频长期老化测试，11000 小时后射频和直流性能下降（漏极电流和射频输出功率下降、夹断偏移、跨导最大值下降、跨导横向平移以及栅极滞后和漏极滞后增加）。热电子效应被认为是钝化层或 GaN 层中观察到的退化和捕获现象的根源。光子发射显微镜 (PEM)、光束诱导电阻变化 (OBIRCH)、电子束诱导电流 (EBIC) 测量与这一假设一致。这三种技术揭示了沿栅极指状物的非均匀响应和不均匀分布，此外，在漏极侧或源极侧的栅极边缘上存在一些局部斑点。对这些斑点进行光谱 PEM 分析可识别出可能与位错或杂质等晶体缺陷有关的原生缺陷。对 AlGaN / GaN HEMT 的两种技术进行的原子探针断层扫描 (APT) 分析支持了这一假设。APT 结果显示存在一些化学杂质，如碳和氧。这些杂质在器件“A”中的浓度相对较高，这可以解释与器件“B”相比，该器件的栅极滞后和漏极滞后水平较高。
使用 FTIR 显微镜对印刷电路板进行故障分析
图 3. A) 松香油的参考光谱（红色，顶部）及其库匹配（绿色，底部）；B) 两个位置的图像，有明显不一致之处；C) 化学图表示收集的光谱与松香油的参考光谱之间的相似性。（红色高相关性和蓝色低相关性）
熔融盐热能储罐的故障分析用于服务CSP工厂
API American Petroleum Institute ASME American Society of Mechanical Engineers BPVC Boiler and pressure vessel code CFD Computational fluid dynamics CPU Central processing unit CSP Concentrating solar power DNI Direct normal irradiance DOE U.S. Department of Energy FEA Finite element analysis FFS Fitness-For-Service FZ Fusion zone GMAW Gas metal arc welding GTAW Gas tungsten arc welding HAZ受热影响区HTF传热液IEA国际能源机构MSPT熔化盐电力塔MW MEGAWATT MW E e MWATT电动电动机MW T型NOX氮氧化物NDA非披露协议NIMS NIMS NIMS NIMS NIMS NIMS NIMS NIMS INSTICE for for National for SRC应力松弛破裂SS不锈钢TES热能存储ys产生强度下标CM累积的AVG平均inv。库存中的库存出口最大最小最小最小
基于机器学习分类器的光伏阵列中的电故障分析和检测
摘要：由于其固有的优势，例如零污染，灵活性，可持续性和高可靠性，太阳能光伏发电引起了重大的兴趣。确保PV功率设施的有效运行在精确的故障检测中取决于。这不仅可以增强其可靠性和安全性，而且还可以优化利润并避免昂贵的维护。但是，使用通用保护设备的PV系统直流电（DC）侧的故障检测和分类带来了重大挑战。这项研究深入研究了对光伏（PV）阵列中复杂断层的探索和分析，尤其是那些表现出类似I-V曲线的阵列，这是PV故障诊断的重大挑战，在先前的研究中未充分解决。本文探讨了支持向量机（SVM）和极端梯度提升（XGBoost）的设计和实施，重点是它们有效地识别小型PV阵列中各种故障状态的能力。这项研究扩大了将优化算法的使用，特别是蜜蜂算法（BA）和粒子群优化（PSO），目的是提高基本SVM和XGBoost分类器的性能。优化过程涉及完善机器学习模型的超参数，以实现故障分类的卓越精度。发现蜜蜂算法的弹性和效率的有说服力的案例。使用用于优化SVM和XGBOOST分类器以检测PV阵列中的复杂故障时，蜜蜂算法显示出显着的精度。相比之下，使用PSO算法进行细调的分类器表现出相对较低的性能。这些发现强调了蜜蜂算法在光伏系统中故障检测中提高分类器准确性的潜力。
使用自适应机器学习形式对船舶能源系统进行动态故障分析
摘要：全球贸易中航运业务的重要性要求全面了解其可持续性。这取决于船舶结构和重要系统（如船舶推进发动机）的完整性/性能。本研究论文介绍了一种自适应机器学习形式——贝叶斯网络在考虑非线性和非连续故障相互作用的船舶推进发动机故障评估中的应用。该模型捕捉关键故障影响因素及其复杂的相互作用，以预测船舶能源系统的故障概率。进行了敏感性和不确定性分析，以确定关键故障影响因素对船舶推进发动机可靠性的影响程度以及先前数据处理中的相关不确定性。该模型在远洋船舶的推进发动机上进行了测试，以根据故障原因之间的逻辑依赖关系预测故障可能性。基于规范概率算法分析了两种情景，结果表明，基于三种关键故障模式的证据，船舶推进发动机故障可能性分别增加了 11.8%、8.2% 和 9.4%。该模型表现出自适应/动态能力，能够捕捉新的故障信息并更新系统的故障概率。所提出的方法为关键船舶能源系统的完整性管理提供了状态监测工具和预警指南。
《交通基础设施和材料故障分析中的人工智能》简介
交通基础设施包括道路、桥梁、隧道、车站、机场和地铁，在现代社会中发挥着基础性作用。交通基础设施的工程故障可能给公众带来重大损失。传统的方法是采用基于力学、基于材料和基于统计学的方法对基础设施和材料设计、测试、施工、数值模拟、评估、运营、维护和保存过程中的信息进行监测、存储和分析。近几十年来，人工智能（AI）引起了许多研究人员的关注，并已成为理解和分析交通基础设施和材料工程故障的有力工具。人工智能具有可以方便地在多尺度上表征基础设施材料、从图像和云点中提取故障信息、从传感器信号中评估性能、基于大数据预测基础设施的长期性能以及优化基础设施维护策略等优势。
机器学习在故障分析新领域的应用
晶体管技术的不断扩展和下一代封装技术的快速发展给当前的故障分析技术带来了有趣的挑战。在物理故障分析 (PFA) 之前和期间定位和可视化缺陷的能力对于成功的根本原因分析至关重要。故障分析 (FA) 通常遵循一套工作流程来有效隔离故障并确定根本原因。近年来，机器学习方法已应用于 FA 工作流程的故障隔离和非破坏性成像步骤，以帮助辅助缺陷检测，因为在更密集、更复杂的半导体封装中，缺陷变得更加细微且更难以区分 [2]。根据技术的不同，会应用不同的机器学习方法。本文概述了机器学习在半导体 FA 工作流程中的最新应用。涉及的领域包括使用基于机器学习的方法通过对合格产品和不合格产品进行图像比较来实现基于计算机视觉（CV）的缺陷检测[8]，使用独立成分分析（ICA）分析声学显微镜数据的无监督和监督学习技术[11, 12]，以及基于深度学习的高分辨率重建技术3D X射线成像[13, 14]。
商用 SiC MOSFET 大气中子诱发单粒子烧毁故障分析
Rosine Coq Germanicus*1a、Kimmo Niskanen2b、Alain Michez2c、Niemat Moultif3d、Wadia Jouha3e、Olivier Latry3f、Jerôme Boch2g、oosine Coq Germanicus*1a、Kimmo Niskanen2b、Alain Michez2c、Niemat Moultif3d、Wadia Jouha3e、Olivier Latry3f、Jerôme Boch2g、Rosine Coq Germanicus*1a、Kimmo Niskanen2b、Alain Michez2c、Niemat Moultif3d、Wadia Jouha3e、Olivier Latry3f、Jerôme Boch2g、Rosine Coq Germanicus*1a、Kimmo Niskanen2b、Alain Michez2c、Niemat Moultif3d、Wadia Jouha3e、Olivier Latry3f、Jerôme Boch2g、Rosine Coq Germanicus*1a、Kimmo Niskanen2b、Alain Michez2c、Niemat Moultif3d、Wadia Jouha3e、Olivier Latry3f、Jerôme Boch2g、Rosine Coq Germanicus*1a、Kimmo Niskanen2b、Alain Michez2c、Niemat Moultif3d、Wadia Jouha3e、Olivier Latry3f、Jerôme Boch2g、Rosine Coq Germanicus*1a、Kimmo Niskanen2b、Alain Michez2c、Niemat Moultif3d、 Wadia Jouha3e、Olivier Latry3f、Jerôme Boch2g、Rosine Coq Germanicus*1a、Kimmo Niskanen2b、Alain Michez2c、Niemat Moultif3d、Wadia Jouha3e、Olivier Latry3f、Jerôme Boch2g、Rosine Coq Germanicus*1a、Kimmo Niskanen2b、Alain 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