Real-Time SER Measurements of CMOS Bulk 40- and 65-nm SRAMs Combined With Neutron Spectrometry at the JET Tokamak During Its Final D-T Plasma Operation
Notice bibliographique
Résumé
We performed soft error rate (SER) characterization of 40- and 65-nm bulk CMOS static random access memories (SRAMs) combined with neutron spectrometry in the deuterium-tritium (D-T)-fueled Joint European Torus (JET) tokamak during its final D-T plasma operation (September and October 2023) producing a series of several dozens of power pulses. Our experimental results demonstrate the impact of machine operation on the electronics’ reliability, emulating realistic conditions for circuits exposed to the partially radiation-shielded environment of future fusion reactors. Typical bit-flip (BF) rates of 493 h${}^{-1} \cdot $Gbit−1 for 65-nm SRAMs and 2342 h${}^{-1} \cdot $Gbit−1 for 40-nm SRAMs were measured for a residual machine-induced neutron flux of$\sim 3.15\times 10^{5}$cm${}^{-2} \cdot $s−1 below the reinforced concrete slab (thickness of 1045 mm) supporting the tokamak chamber. To complete this characterization work, a general methodology for the SER prediction in such a mixed-field D-T neutron radiation environment composed of both thermal and fast neutrons (FN) (up to 14 MeV) is presented and validated from this ensemble of experimental data for the two SRAM technologies. Finally, the interest in this approach for future tokamaks and high-energy physics accelerators is discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».