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World File Search System高能粒子
适用于航空航天和军事应用的软错误恢复 SRAM 单元
摘要 — 太空辐射粒子会导致电路故障。它对内存敏感的存储设备尤其敏感。当它影响存储在内存电路中的数据时，会造成中断。标准 6T SRAM 无法缓解这种中断。因此，许多作者提出了各种恢复策略。然而，存储单元效率和软错误概率之间存在权衡。本文介绍了一种极性设计软错误翻转恢复 SRAM 存储单元 (SUR-16T)，它可以有效地恢复由于高能粒子撞击而丢失的数据。与上述存储单元相比，SUR-16T 具有出色的写入稳定性、更低的保持功耗和更短的 PVT 变化写入访问时间。此外，在 0.8V 电压下，SUR-16T 的临界电荷比 SEA-14T/ RHBD-13T/ RHMC-12T/ QCCS-12T/ NRHC-14T/ HRRT-13T 高 0.96 倍/ 1.15 倍/ 1.10 倍/ 1.18 倍/ 1.02 倍/ 1.64 倍。此外，所提出的存储单元比现有存储单元具有更高的相对性能系数。
负偏置温度不稳定性对缩放逻辑电路中单粒子瞬变的影响
此外，当在这些先进节点中考虑单粒子瞬变 (SET) 时，对软错误的敏感性会变得更加糟糕。此类 SET 可能是由高能粒子（如宇宙中子）撞击半导体器件敏感区域引起的，这会影响电路性能。16,17 例如，当粒子撞击硅衬底时，它们会产生二次电子-空穴对，这些电子-空穴对可被周围的 pn 结收集，从而影响器件行为。18,19 发射的阿尔法粒子主要是由于芯片封装中的铀和钍杂质的放射性衰变。当阿尔法粒子穿过半导体器件时，电子会沿着阿尔法粒子的轨迹从晶格位置脱落。20,21 临界电荷是翻转逻辑所需的最小电荷。除了单粒子放电 (SET) 之外，撞击还可能导致单粒子翻转 (SEU)，这两者都会妨碍电路的正常运行，并导致软错误。22-25 质子的直接电离可能会导致临界电荷 (Q crit) 较低的器件发生 SEU。26
放射治疗中的电子和光子辐射
放射治疗可能有助于实现不同的治疗目标。例如，它可以提高手术的有效性，有助于防止癌症扩散，或减轻晚期癌症的症状。大多数放射治疗设备使用光子束。光子也用于X射线，但剂量较低。光子束可以到达体内深处的肿瘤。当光子束穿过身体时，它们会沿途散射一些辐射。这些射线到达肿瘤后不会停止，还会到达正常组织。放射治疗是癌症治疗方法之一，它使用高能粒子或波（如X射线、伽马射线、电子束）或使用某种类型的能量来阻止癌细胞的生长和分裂。结果，细胞会逐渐萎缩并死亡。放射治疗的目标是在对健康细胞的损害最小的情况下摧毁癌细胞，但有时这种治疗也会损害癌组织附近的健康细胞，或通过破坏其DNA来阻止它们生长和分裂。此外，放射治疗可作为治疗的一部分，在手术切除恶性肿瘤后防止肿瘤复发。放射治疗可增强化疗的效果，并可在化疗前、化疗后或化疗同时用于敏感肿瘤。
空间辐射分析实验（ESRA）
空间辐射分析实验 (ESRA) 是洛斯阿拉莫斯国家实验室建造的最新演示和验证任务，重点是测试下一代等离子体和高能粒子传感器。ESRA 有效载荷的主要动机是尽量减少尺寸、重量、功率和成本，同时仍提供必要的任务数据。ESRA 将通过测试和在轨操作来展示这些新仪器，以提高其技术就绪水平，从而支持技术和任务目标的发展。该项目将利用商用现成的 CubeSat 总线以及商用卫星地面网络来降低与传统 DemVal 任务相关的成本和时间表。该系统将与国防部空间测试计划共乘发射，插入地球同步转移轨道，并允许观测地球辐射带。 ESRA 任务由两个科学有效载荷和多个子系统组成：宽视场等离子体光谱仪、高能带电粒子望远镜、高压电源、有效载荷处理器、飞行软件架构和分布式处理器模块。ESRA CubeSat 将测量 GTO 环境中的等离子体和高能带电粒子群，其中离子的能量范围从 ~100 eV 到 ~1000 MeV，电子的能量范围从 100 keV 到 20 MeV。
空间辐射作业中使用的工具
美国宇航局辐射健康计划的目标是在不超过可接受的电离辐射风险的情况下实现人类对太空的探索和开发。美国宇航局约翰逊航天中心的空间辐射分析小组 (SRAG) 遵循 ALARA（尽可能低）的理念执行这项任务。SRAG 使用各种工具来保持对空间天气的了解并监测航天器内部和外部的空间辐射环境。SRAG 开发和管理各种各样的探测器，这些探测器位于国际空间站的外部和内部，并由机组人员佩戴。在阿尔特弥斯一号期间，SRAG 提供了分布在猎户座内部的探测器，并参与了 MARE 实验，该实验为女性幻影配备了数千个热释光探测器 (TLD) 和其他剂量计，以更好地限制人类在月球任务期间体内累积的总剂量。受阿尔特弥斯探索级任务的激励，SRAG 及其合作者正在开发预测太阳高能粒子 (SEP) 事件及其对机组人员的生物影响的能力。这项工作产生的工具包括急性辐射风险工具 (ARRT) 和 SEP 记分牌。本演讲将概述 SRAG 操作中使用的工具以及目前正在开发的工具，以支持我们下一步的载人太空探索。
氮化镓（GaN）中质子反冲离子的LET和射程特性
近年来，氮化镓 (GaN) 高电子迁移率晶体管 (HEMT) 受到航天电子界越来越多的关注。尽管 GaN 的电子质量优于 Si，电子迁移率更高，热导率优于砷化镓 (GaAs)，但后者的辐射硬度研究已有数十年 [1]，并且普遍得到充分了解。航天电子设备面临的主要威胁之一是重离子轰击引起的单粒子效应 (SEE)。虽然大多数此类事件是由银河宇宙射线 (GCR) 造成的，但这些粒子的能量通常比实验室环境中产生的更高。作为一种折衷方案，人们使用低能离子来产生类似的效果。通过这些重离子测试，结合工程控制和统计模型，通常可以可靠地预测电子设备的辐射硬度。在过去的 15 年里，人们对 GaN 设备 [2-7] 的 SEE 和位移损伤剂量 (DDD) 进行了广泛的研究和测试。不幸的是，即使是这些低能量重离子也只有全球少数几家工厂生产。一种更常见的高能粒子是质子。在医疗行业中，约 200 MeV 的质子被大量用于治疗和诊断目的，与重离子相比，它相对容易获得 [8]。许多研究
用于监测电力设备中电离辐射引发的非破坏性单一事件的实验装置
众所周知，地面宇宙辐射 (TCR) 会导致硅和碳化硅功率器件中发生电离事件，从而导致灾难性的后果 [1]。因此，功率器件的设计和可靠运行需要准确表征电荷沉积和收集过程。目前，量化功率器件对 TCR 的敏感性最常见、最快速的技术是基于粒子加速器中的高能粒子辐照 [2]。由于这些测试是在高加速条件下进行的，因此转换到真实的 TCR 环境并不总是很简单。在本文中，我们提出了一种实验装置，用于监测半导体功率器件中由电离辐射产生的非破坏性单电离事件的发生，以收集有关电荷产生和收集过程的精确统计数据。谱测量系统的设计方式使其可以部署在大量实验配置中，其中收集的电荷、计数率和 DUT 的额定电压可能会有很大变化。具体来说，光谱仪需要记录器件中产生的每个电离事件，这些事件的电荷脉冲范围从 1 fC 到 2 pC，以及其时间戳和波形。该系统需要处理高压器件（额定电压高达 3.5 kV），尽量减少偏置纹波和电压随时间漂移。为了提高收集数据的统计意义，需要并行测试器件。因此，系统必须对大输入电容（高达 2 nF）保持稳定，并为大输入电容提供准确的结果
PoS(ECRS)014 - SISSA
太阳高能粒子 (SEP) 是空间天气中最危险的事件之一。在过去的几十年中，人们开发了各种各样的技术来预测 SEP 的发生，这些技术主要基于 > 10 MeV 质子通量与某些前兆（例如太阳耀斑、日冕物质抛射等）之间的统计关联。在本文中，我们将重点介绍太阳质子事件实时警报 (ESPERTA) 的经验模型，该模型通过考虑三个输入参数来预测≥ M2 太阳耀斑发生后的 SEP 事件：耀斑源区经度、软 X 射线通量和 ∼ 1 MHz 的射电通量。在这里，我们在监督学习框架中重塑了 ESPERTA 模型，并对预测模型进行了交叉验证，同时还应用了罕见事件校正（即数据过采样和损失函数加权），因为 SEP 的发生具有高度不平衡性。使用合成少数过采样技术可获得最佳性能，检测概率为 0.83，误报率 (FAR) 为 0.39。尽管如此，与不平衡情况相比，验证分数的改善很小。SEP 预测的相关 FAR 是样本基率的自然结果。总之，我们给出的证据表明，预测 SEP 事件的统计方法应考虑以下因素：1) 需要根据 SEP 事件的预期发生情况校准模型，2) 决策阈值强烈影响模型性能，3) 模型中使用的特征，如果单独考虑，则无法完全分离参数空间中的事件类别，因此使用处理不平衡问题的技术并不能保证更好的性能。
Microsoft Word - Fitzgerald IMEKO2021_2021_07_09.docx
a 美国马里兰州盖瑟斯堡 NIST 物理测量实验室辐射物理部 b 美国马里兰州盖瑟斯堡 NIST 物理测量实验室传感器科学部 c 美国科罗拉多州博尔德 NIST 物理测量实验室量子电磁学部 * 通讯作者。电子邮件地址：ryan.fitzgerald@nist.gov 摘要 随着最近根据自然常数对 SI 基本单位的重新定义，人们开始竞相通过制定基于量子计量的主要标准来最大限度地提高可实现的精度，从而实现量子 SI。对于贝克勒尔 (Bq) 和格雷 (Gy)（分别表示活度和吸收剂量的派生 SI 单位）来说，这尤其具有挑战性，因为在原子尺度上难以管理电离辐射的产生和检测，并且量子相干性很容易在伴随物质中高能粒子减速的一系列非弹性过程中丢失。这并不妨碍量子计量在追求单事件检测和微观尺度辐射效应分辨率方面发挥次要作用，我们开始应用新的过渡边缘传感器、硅光子学和量子电标准。在这里，我们总结了微量热法在活动和剂量测量方面的最新成果，并讨论了它们作为下一代标准的潜力。
PoS(ECRS)014 - SISSA
太阳高能粒子 (SEP) 是空间天气中最危险的事件之一。在过去的几十年中，已经开发出多种技术来预测 SEP 的发生，主要基于 > 10 MeV 质子通量与某些前兆（例如太阳耀斑、日冕物质抛射等）之间的统计关联。在本文中，我们重点关注太阳质子事件实时警报 (ESPERTA) 的经验模型，该模型通过考虑三个输入参数来预测≥ M2 太阳耀斑发生后的 SEP 事件：耀斑源区经度、软 X 射线通量和 ∼ 1 MHz 的射电通量。在这里，我们在监督学习框架中重塑了 ESPERTA 模型，并对预测模型进行了交叉验证，同时应用了罕见事件校正（即数据过采样和损失函数加权），因为 SEP 发生的高度不平衡性。使用合成少数过采样技术可获得最佳性能，检测概率为 0.83，误报率 (FAR) 为 0.39。尽管如此，与不平衡情况相比，验证分数的改善很小。SEP 预测的相关 FAR 是样本基准率的自然结果。综上所述，我们给出的证据表明，预测 SEP 事件的统计方法应考虑以下因素：1) 需要根据 SEP 事件的预期发生情况校准模型，2) 决策阈值对模型性能有很强的影响，3) 模型中使用的特征，如果单独考虑，无法完全区分参数空间中的事件类别，因此使用处理不平衡问题的技术并不能保证更好的性能。