(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210740098.9 (22)申请日 2022.06.28 (71)申请人 北京芯可鉴科技有限公司 地址 102200 北京市昌平区双营西路79号 院中科云谷园1 1号楼一层 申请人 北京智芯微电子科技有限公司 　 国网宁夏电力有限公司电力科 学研 究院　 国家电网有限公司 (72)发明人 赵东艳　王于波　梁英宗　陈燕宁　 鹿祥宾　张东嵘　付振　刘芳　 闫振华　张庆平　夏绪卫　 (74)专利代理 机构 北京智信四方知识产权代理 有限公司 1 1519 专利代理师 彭杰(51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G01R 31/26(2014.01) G06F 119/04(2020.01) (54)发明名称 半导体器件失效时刻预测方法、 装置、 设备 及介质 (57)摘要 本公开实施例公开了一种半导体器件失效 时刻预测方法、 装置、 设备及介质。 本公开实施例 提供的半导体器件失效时刻预测方法， 包括： 获 取所述半导体器件的静态参数的第一阶段测试 数据， 其中， 所述测试数据为时间序列数据； 基于 所述第一阶段测试数据和预先构建的差分整合 移动平均自回归ARIMA模型得到 所述半导体器件 的第二阶段预测数据； 基于所述 半导体器件的第 二阶段预测数据确定所述半导体器件的失效时 刻。 本公开实施例的技术方案解决了现有的HCI 测试耗时过长， 无法满足工业生产过程中产品数 量大、 工期紧的需求的技术问题， 大幅缩短了半 导体器件失效时刻的获取时长， 降低了测试成 本， 提高了测试效率。 权利要求书3页 说明书13页 附图5页 CN 114818393 A 2022.07.29 CN 114818393 A 1.一种半导体 器件失效时刻预测方法， 包括： 获取所述半导体器件的静态参数的第一阶段测试数据， 其中， 所述测试数据为时间序 列数据； 基于所述第 一阶段测试数据和预先构建的差分整合移动平均自回归ARIMA模型得到所 述半导体 器件的第二阶段 预测数据； 基于所述半导体 器件的第二阶段 预测数据确定所述半导体 器件的失效时刻。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述半导体器件的静态参数为受热载流子效应影 响整体单向平稳 退化的参数。 3.根据权利要求1所述的方法， 所述半导体器件的静态参数的第一阶段测试数据是对 应时间区间为 （0， t1]的测试数据， 所述半导体器件的静态 参数的第二阶段预测数据是对应 时间区间为 （t1， t2]的预测数据， 其中， 0为测试的起始时刻， t1为所述静态 参数的变化值达 到第一预设阈值的时刻， t 2为所述静态参数的变化 值达到第二预设阈值的时刻。 4.根据权利要求3所述的方法， 所述基于所述第一阶段测试数据和预先构建的ARIMA模 型预测所述半导体 器件的第二阶段 预测数据， 包括： 确定所述第一阶段测试数据中， 初始值的波动值小于第三预设阈值的时刻为t3， 确定 时间区间[t3， t1]对应的测试 数据为所述半导体 器件的静态参数的第三阶段测试 数据； 基于所述第 三阶段测试数据和预先构建的ARIMA模型预测所述半导体器件的第二阶段 预测数据。 5.根据权利要求1 ‑4中任一项所述的方法， 其中， 所述ARIMA模型采用以下 方式构建： 获取第二半导体 器件的静态参数测试 数据； 对所述测试数据进行平稳性处理， 得到平稳时间序列数据， 以及所述ARIMA模型的阶数 d； 获取所述平稳时间序列数据的自相关函数ACF和偏自相关函数PACF； 基于所述ACF和PACF的截尾和/或拖尾情况， 确定所述ARIMA模型的自回归项数p和滑动 平均项数q的取值区间； 分别遍历所述p和q 的取值区间， 得到所述A RIMA模型的赤池信息量AIC或贝叶斯信息量 BIC； 基于所述AIC或BIC最小时对应的p和q， 以及所述阶数d构建所述ARIMA模型。 6.根据权利要求5所述的方法， 在构建所述ARIMA模型后， 还 包括： 获取所述第二半导体器件的静态参数的第三阶段测试数据和第二阶段测试数据， 其 中， 所述第三阶段测试数据为对应时间区间为[t3， t1]的测试数据， 所述第二阶段测试数据 为对应时间区间为 （t1， t2]的测试数据， 所述t1为所述静态参数的变化值达到第一预设阈 值的时刻， t2为所述静态参数的变化值达到第二预设阈值的时刻， t3为所述第二半导体器 件的静态参数的测试 数据的初始值的波动值小于第三预设阈值的时刻； 基于所述第二半导体器件的第三阶段测试数据和所述ARIMA模型， 得到所述第二半导 体器件的第二阶段 预测数据； 获取所述第二半导体器件的第二阶段测试数据与所述第二半导体器件的第二阶段预 测数据之间的相关度； 确定所述相关度小于第四预设阈值时， 更新所述时刻t1；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114818393 A 2基于更新后的时间区间[t3， t1]得到所述第二半导体器件更新后的第三阶段测试数 据， 并基于所述更新后的第三阶段测试数据和所述ARIMA模型再次预测所述第二半导体器 件的第二阶段 预测数据， 直至所述相关度大于等于所述第四预设阈值。 7.根据权利要求1所述的方法， 所述基于所述半导体器件的第二阶段测试数据确定所 述半导体 器件的失效时刻， 包括： 基于所述半导体器件的第二阶段测试数据确定所述半导体器件的静态参数的变化值 达到第二预设阈值的时刻t 2； 确定所述t 2为所述半导体 器件的失效时刻。 8.一种半导体 器件失效时刻预测装置， 包括： 第一获取单元， 被配置为获取所述半导体器件的静态参数的第一阶段测试数据， 其中， 所述测试 数据为时间序列数据； 预测单元， 被配置为基于所述第一阶段测试数据和预先构建的ARIMA模型得到所述半 导体器件的第二阶段 预测数据； 确定单元， 被配置为基于所述半导体器件的第 二阶段预测数据确定所述半导体器件的 失效时刻。 9.根据权利要求8所述的装置， 其中， 所述半导体器件的静态参数为受热载流子效应影 响整体单向平稳 退化的参数。 10.根据权利要求8所述的装置， 所述半导体器件的静态参数的第一阶段测试数据 是对 应时间区间为 （0， t1]的测试数据， 所述半导体器件的静态 参数的第二阶段预测数据是对应 时间区间为 （t1， t2]的预测数据， 其中， 0为测试的起始时刻， t1为所述静态 参数的变化值达 到第一预设阈值的时刻， t 2为所述静态参数的变化 值达到第二预设阈值的时刻。 11.根据权利要求10所述的装置， 所述基于所述第一阶段测试数据和预先构建的ARIMA 模型预测所述半导体 器件的第二阶段 预测数据， 包括： 确定所述第一阶段测试数据中， 初始值的波动值小于第三预设阈值的时刻为t3， 确定 时间区间[t3， t1]对应的测试 数据为所述半导体 器件的静态参数的第三阶段测试 数据； 基于所述第 三阶段测试数据和预先构建的ARIMA模型预测所述半导体器件的第二阶段 预测数据。 12.根据权利要求8 ‑11中任一项所述的装置， 其中， 所述ARIMA模型采用以下 方式构建： 获取第二半导体 器件的静态参数测试 数据； 对所述测试数据进行平稳性处理， 得到平稳时间序列数据， 以及所述ARIMA模型的阶数 d； 获取所述平稳时间序列数据的自相关函数ACF和偏自相关函数PACF； 基于所述ACF和PACF的截尾和/或拖尾情况， 确定所述ARIMA模型的自回归项数p和滑动 平均项数q的取值区间； 分别遍历所述p和q的取值区间， 得到所述ARIMA模型的AIC或BIC； 基于所述AIC或BIC最小时对应的p和q， 以及所述阶数d构建所述ARIMA模型。 13.根据权利要求12所述的装置， 在构建所述ARIMA模型后， 还 包括： 获取所述第二半导体器件的静态参数的第三阶段测试数据和第二阶段测试数据， 其 中， 所述第三阶段测试数据为对应时间区间为[t3， t1]的测试数据， 所述第二阶段测试数据权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114818393 A 3