JP7283370B2 - Evaluating device electrical characteristics - Google Patents
Evaluating device electrical characteristics Download PDFInfo
- Publication number
- JP7283370B2 JP7283370B2 JP2019229530A JP2019229530A JP7283370B2 JP 7283370 B2 JP7283370 B2 JP 7283370B2 JP 2019229530 A JP2019229530 A JP 2019229530A JP 2019229530 A JP2019229530 A JP 2019229530A JP 7283370 B2 JP7283370 B2 JP 7283370B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- bmd
- electrical characteristics
- energy level
- section
- capture cross
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 34
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 26
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 claims description 26
- 239000010703 silicon Substances 0.000 claims description 26
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 17
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 16
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 9
- 201000006935 Becker muscular dystrophy Diseases 0.000 description 48
- 208000037663 Best vitelliform macular dystrophy Diseases 0.000 description 48
- 208000020938 vitelliform macular dystrophy 2 Diseases 0.000 description 48
- 235000012431 wafers Nutrition 0.000 description 33
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 16
- 239000012535 impurity Substances 0.000 description 16
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 11
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 8
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 7
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 6
- 239000002019 doping agent Substances 0.000 description 6
- 238000005215 recombination Methods 0.000 description 6
- 230000006798 recombination Effects 0.000 description 6
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 5
- 229910052796 boron Inorganic materials 0.000 description 3
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 3
- 229910052698 phosphorus Inorganic materials 0.000 description 3
- 102100031920 Dihydrolipoyllysine-residue succinyltransferase component of 2-oxoglutarate dehydrogenase complex, mitochondrial Human genes 0.000 description 2
- 101000992065 Homo sapiens Dihydrolipoyllysine-residue succinyltransferase component of 2-oxoglutarate dehydrogenase complex, mitochondrial Proteins 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 2
- 239000013078 crystal Substances 0.000 description 2
- 238000001773 deep-level transient spectroscopy Methods 0.000 description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 2
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 2
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 2
- 230000006911 nucleation Effects 0.000 description 2
- 238000010899 nucleation Methods 0.000 description 2
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 2
- ZOXJGFHDIHLPTG-UHFFFAOYSA-N Boron Chemical compound [B] ZOXJGFHDIHLPTG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N Phosphorus Chemical compound [P] OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- INQLNSVYIFCUML-QZTLEVGFSA-N [[(2r,3s,4r,5r)-5-(6-aminopurin-9-yl)-3,4-dihydroxyoxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl] [(2r,3s,4r,5r)-5-(4-carbamoyl-1,3-thiazol-2-yl)-3,4-dihydroxyoxolan-2-yl]methyl hydrogen phosphate Chemical compound NC(=O)C1=CSC([C@H]2[C@@H]([C@H](O)[C@@H](COP(O)(=O)OP(O)(=O)OC[C@@H]3[C@H]([C@@H](O)[C@@H](O3)N3C4=NC=NC(N)=C4N=C3)O)O2)O)=N1 INQLNSVYIFCUML-QZTLEVGFSA-N 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 1
- 230000008021 deposition Effects 0.000 description 1
- 230000005684 electric field Effects 0.000 description 1
- 238000005421 electrostatic potential Methods 0.000 description 1
- 230000001747 exhibiting effect Effects 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 239000011574 phosphorus Substances 0.000 description 1
- 239000002244 precipitate Substances 0.000 description 1
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 description 1
- 239000002344 surface layer Substances 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
Description
本発明は、デバイスシミュレーションによるデバイスの電気特性の評価方法に関する。 The present invention relates to a method for evaluating electrical characteristics of a device by device simulation.
電子デバイスにおいて、所望の電気特性となるようなデバイス構造にするためには、実際にデバイスを試作し、電気特性を測定することで良否を判定する。しかし、デバイスの試作には工程の数が多く、デバイス特性の結果を簡便に得ることは困難である。 In an electronic device, in order to obtain a device structure having desired electrical characteristics, a prototype of the device is actually manufactured and the electrical characteristics are measured to determine whether the device is good or bad. However, device prototyping involves a large number of steps, and it is difficult to easily obtain results of device characteristics.
そのため、シミュレーションを用いて電気特性を予測する場合が多い。このシミュレーションはTCADと呼ばれ、特に、構造を想定し、電気特性を計算するものをデバイスシミュレーションと言う。 Therefore, electrical characteristics are often predicted using simulations. This simulation is called TCAD, and in particular, a simulation that assumes a structure and calculates electrical characteristics is called a device simulation.
一般的にデバイスシミュレーターは、想定した構造において下記式(1)及び(2)で表されるキャリア連続の式と、下記式(3)で表されるポアソン方程式の連立方程式を解析的に解くことで、電気特性を予測する。 In general, a device simulator analytically solves the simultaneous equations of the carrier continuity equations represented by the following equations (1) and (2) and the Poisson equation represented by the following equation (3) in an assumed structure. to predict the electrical properties.
上記キャリア連続の式(1)及び(2)は、ドリフト成分と拡散成分からなる電流成分項、再結合項、発生項からなり、ウエーハ中の欠陥や不純物、半導体と金属の表面準位等の影響は発生・再結合項の計算結果に反映される。 The carrier continuity equations (1) and (2) are composed of a current component term consisting of a drift component and a diffusion component, a recombination term, and a generation term. The effect is reflected in the calculation results of generation/recombination terms.
このデバイスシミュレーターを使用して、実際のデバイスにおける電気特性を精度良く計算するためには、正確な各種物性値を使用することが重要である。基本的な物性値としては、例えば、電子や正孔の移動度等がある。 In order to accurately calculate the electrical properties of an actual device using this device simulator, it is important to use accurate values of various physical properties. Basic physical property values include, for example, the mobility of electrons and holes.
特許文献1~3には、デバイスシミュレーションにより電気特性を予測する方法が開示されているが、いずれもシミュレーションにおける計算技術に関してで、ウエーハ中の欠陥が与える影響については言及されていない。
一方で、デバイス特性に対して、ウエーハ中の不純物や欠陥が影響を及ぼすことが知られている。例えば、シリコンウエーハでは、結晶に含まれる酸素が析出し結晶欠陥を形成する。これをBMDと呼ぶ。 On the other hand, it is known that impurities and defects in wafers affect device characteristics. For example, in a silicon wafer, oxygen contained in the crystal precipitates and forms crystal defects. This is called BMD.
デバイスシミュレーターでは、デバイス特性に対する、欠陥や不純物を「キャリアの発生・再結合中心」として考慮することができる。その影響の程度は、不純物や欠陥のエネルギー準位、捕獲断面積、濃度による。具体的には、下記式(4)~(8)のようにあらわされる。 In device simulators, defects and impurities can be considered as "carrier generation/recombination centers" for device characteristics. The extent of the effect depends on the energy level, capture cross section, and concentration of impurities and defects. Specifically, they are represented by the following formulas (4) to (8).
実際のデバイスプロセスでは、ウエーハ中に不純物や欠陥が導入されることが多いため、電気特性の正確な予測には、導入された不純物や欠陥の影響も加味する必要があり、そのためには、不純物や欠陥の物性値が必要になる。物性値とは、(6)式における欠陥や不純物の捕獲断面積と(7)もしくは(8)式における欠陥や不純物のエネルギー準位である。 In the actual device process, impurities and defects are often introduced into the wafer. Therefore, it is necessary to consider the effects of the introduced impurities and defects for accurate prediction of electrical characteristics. and physical property values of defects are required. The physical property values are the trapping cross sections of defects and impurities in the formula (6) and the energy levels of the defects and impurities in the formula (7) or (8).
金属不純物については、DLTS測定等でエネルギー準位や捕獲断面積を決定できる場合が多いが、BMDについては、エネルギー準位や捕獲断面積が明確でなく、デバイスシミュレーションを用いた電気特性に対する影響の予測が難しい。 For metal impurities, the energy level and capture cross section can often be determined by DLTS measurement, etc., but for BMD, the energy level and capture cross section are not clear, and the effects on electrical characteristics using device simulations have not been evaluated. Hard to predict.
一般的に、エネルギー準位や捕獲断面積の値はDLTS等を用いて実験的に求めるが、BMDの場合は、金属不純物と比較して、実験的にこれらの値を決定することが難しい。しかし、デバイスシミュレーションを用いてBMDを考慮した電気特性を予測するためには、BMDのエネルギー準位や捕獲断面積の具体的な値が必要となり、何らかの値を想定しなければならない。 In general, the values of the energy level and the capture cross section are determined experimentally using DLTS or the like, but in the case of BMD, it is difficult to determine these values experimentally compared to metal impurities. However, in order to predict the electrical characteristics in consideration of the BMD using device simulation, specific values of the energy level and capture cross section of the BMD are required, and some values must be assumed.
BMDは、固溶酸素を含有しているCZウエーハを熱処理することで形成されることから、CZウエーハを用いたデバイスプロセスでは、基板中にBMDが形成されていることが予想される。しかし、BMDのエネルギー準位や捕獲断面積は明確でないため、デバイスシミュレーターを用いた電気特性の予測は難しい問題がある。 Since BMDs are formed by heat-treating a CZ wafer containing dissolved oxygen, it is expected that BMDs are formed in the substrate in a device process using a CZ wafer. However, since the energy level and capture cross section of BMD are not clear, it is difficult to predict the electrical properties using a device simulator.
本発明は、上記問題を解決するためになされたものであり、BMDのエネルギー準位の値および捕獲断面積の値を用いたデバイスシミュレーションにより、デバイスの電気特性を評価する方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above problems, and aims to provide a method for evaluating the electrical characteristics of a device by device simulation using the energy level value and the capture cross section value of BMD. aim.
本発明は、上記目的を達成するためになされたものであり、デバイスシミュレーションにより、CZ法によるシリコンウエーハ上に形成したデバイスの電気特性を評価する方法であって、予め、予備試験用シリコンウエーハを用意し、該予備試験用シリコンウエーハ中のBMDの密度と、前記予備試験用シリコンウエーハ上にpn接合を形成して測定した逆方向リーク電流との関係から求めた、前記BMDのエネルギー準位の値および捕獲断面積の値を用意し、該用意したエネルギー準位の値及び捕獲断面積の値を用いたデバイスシミュレーションにより、評価用シリコンウエーハ上に形成したデバイスの電気特性を評価する評価方法を提供する。 The present invention has been made to achieve the above objects, and is a method for evaluating the electrical characteristics of a device formed on a silicon wafer by the CZ method by device simulation, wherein a preliminary test silicon wafer is prepared in advance. The energy level of the BMD obtained from the relationship between the BMD density in the preliminary test silicon wafer and the reverse leakage current measured by forming a pn junction on the preliminary test silicon wafer. An evaluation method for evaluating the electrical characteristics of a device formed on a silicon wafer for evaluation by preparing energy level values and capture cross-section values, and conducting device simulations using the prepared energy level values and capture cross-section values. offer.
このようなデバイスの電気特性の評価方法によれば、BMDのエネルギー準位の値及び捕獲断面積の値を用いたデバイスシミュレーションが可能となり、デバイスの電気特性を評価することができる。 According to such a method for evaluating the electrical characteristics of a device, it is possible to perform a device simulation using the energy level value and the capture cross section value of the BMD, and to evaluate the electrical characteristics of the device.
このとき、予め求めたBMDのエネルギー準位の値をEc-0.56eVとし、捕獲断面積の値を5×10-11cm2とすることができる。 At this time, the value of the BMD energy level obtained in advance can be set to Ec−0.56 eV, and the value of the capture cross section can be set to 5×10 −11 cm 2 .
このようにすれば、具体的に高精度でデバイスの電気特性を評価することができる。 By doing so, it is possible to specifically evaluate the electrical characteristics of the device with high accuracy.
このとき、評価するデバイスの電気特性を逆方向リーク電流特性とすることができる。 At this time, the electrical characteristics of the device to be evaluated can be the reverse leakage current characteristics.
このようにすれば、より高精度にデバイスの電気特性を評価することができる。 By doing so, the electrical characteristics of the device can be evaluated with higher accuracy.
以上のように、本発明のデバイスの電気特性の評価方法によれば、BMDのエネルギー準位の値および捕獲断面積の値を用いたデバイスシミュレーションを行うことが可能になる。これにより、高精度にデバイスの電気特性を評価することが可能になる。更に、逆方向リーク電流特性を高精度に評価することが可能である。 As described above, according to the device electrical property evaluation method of the present invention, it is possible to perform a device simulation using the BMD energy level value and the capture cross section value. This makes it possible to evaluate the electrical characteristics of the device with high accuracy. Furthermore, it is possible to evaluate the reverse leakage current characteristics with high accuracy.
以下、本発明を詳細に説明するが、本発明はこれらに限定されるものではない。 The present invention will be described in detail below, but the present invention is not limited to these.
上述のように、BMDのエネルギー準位の値および捕獲断面積の値を用いたデバイスシミュレーションにより、デバイスの電気特性を評価する方法が求められていた。 As described above, there is a need for a method of evaluating the electrical properties of devices through device simulations using BMD energy level values and capture cross section values.
本発明者らは、上記課題について鋭意検討を重ねた結果、デバイスシミュレーションにより、CZ法によるシリコンウエーハ上に形成したデバイスの電気特性を評価する方法であって、予め、予備試験用シリコンウエーハを用意し、予備試験用シリコンウエーハ中のBMDの密度と、予備試験用シリコンウエーハ上にpn接合を形成して測定した逆方向リーク電流との関係から求めた、BMDのエネルギー準位の値および捕獲断面積の値を用意し、用意したエネルギー準位の値及び捕獲断面積の値を用いたデバイスシミュレーションにより、評価用シリコンウエーハ上に形成したデバイスの電気特性を評価する評価方法により、BMDのエネルギー準位の値および捕獲断面積の値を用いたデバイスシミュレーションが可能となり、更に高精度にデバイスの電気特性を評価可能となることを見出し、本発明を完成した。 As a result of extensive studies on the above problems, the present inventors have found a method for evaluating the electrical characteristics of a device formed on a silicon wafer by the CZ method by device simulation, in which a preliminary test silicon wafer is prepared in advance. Then, the energy level value and capture break of BMD obtained from the relationship between the density of BMD in the silicon wafer for preliminary test and the reverse leakage current measured by forming a pn junction on the silicon wafer for preliminary test The energy level of BMD is evaluated by an evaluation method that evaluates the electrical characteristics of a device formed on a silicon wafer for evaluation by means of a device simulation using prepared energy level values and capture cross-sectional area values. The inventors have found that it is possible to perform a device simulation using the value of the potential and the value of the capture cross section, and that the electrical characteristics of the device can be evaluated with higher accuracy, and have completed the present invention.
以下、図面を参照して説明する。 Description will be made below with reference to the drawings.
[BMDのエネルギー準位の値及び捕獲断面積の値を求めるための解析フロー]
図1は、BMDのエネルギー準位の値及び捕獲断面積の値を求めるための解析フローチャートであり、以後図1を参照しながら本発明を詳細に説明する。
[Analysis flow for obtaining BMD energy level values and capture cross section values]
FIG. 1 is an analytical flow chart for determining the values of energy levels and capture cross sections of BMD, and the present invention will be described in detail with reference to FIG.
[第1工程]
第1工程は予備試験用シリコンウエーハを準備する工程である。基板中のBMD密度が振られた予備試験用シリコンウエーハを用意する。具体的には、実験として、エピタキシャルウエーハに核形成熱処理条件を振ることで基板中のBMD密度を振ったウエーハを作製する。核形成熱処理条件は、特に限定されないが、例えば、450℃/4h、500℃/4h、650℃/4hとすることができる。このようにして、基板中のBMD密度が振られた予備試験用シリコンウエーハを作製する。
[First step]
The first step is to prepare a preliminary test silicon wafer. A preliminary test silicon wafer is prepared in which the BMD density in the substrate is varied. Specifically, as an experiment, wafers with different BMD densities in the substrate are produced by varying the nucleation heat treatment conditions for epitaxial wafers. The nucleation heat treatment conditions are not particularly limited, but can be, for example, 450° C./4 hours, 500° C./4 hours, and 650° C./4 hours. In this way, silicon wafers for preliminary tests are produced in which the BMD density in the substrate is varied.
[第2工程]
第2工程は予備試験用シリコンウエーハにpn接合を形成する工程である。pn接合を形成する際のドーパントとしては特に制限はないが、例えば、p型ドーパントとしてホウ素(B)、n型ドーパントとしてリン(P)を用いることができる。
[Second step]
The second step is a step of forming a pn junction in the preliminary test silicon wafer. The dopant for forming the pn junction is not particularly limited, but for example, boron (B) can be used as a p-type dopant and phosphorus (P) can be used as an n-type dopant.
[第3工程]
第3工程は、逆方向リーク電流を測定する工程である。pn接合を形成した予備試験用シリコンウエーハに対して、逆方向リーク電流を測定する。
[Third step]
The third step is the step of measuring the reverse leakage current. A reverse leakage current is measured for a preliminary test silicon wafer on which a pn junction is formed.
[第4工程]
第4工程は、濃度分布を測定する工程である。pn接合を形成した予備試験用シリコンウエーハのドーパント濃度分布およびBMD密度分布を測定する。測定方法は特に制限ないが、例えば、SIMSを用いて測定することができる。
[Fourth step]
The fourth step is the step of measuring the concentration distribution. The dopant concentration distribution and the BMD density distribution of the preliminary test silicon wafer on which the pn junction is formed are measured. The measurement method is not particularly limited, but SIMS can be used, for example.
[第5工程]
第5工程は、計算モデルを構築する工程である。リーク電流は、式(1)~(3)を用いることで、解析的に算出することできる。この際、リーク電流に対する不純物や欠陥による影響は、式(1)及び(2)におけるGもしくはRとして考慮され、リーク電流の場合はGが優勢になる。また、GもしくはRは、式(4)及び式(5)を用いて算出ができる。ただし、Gを算出する場合、式(4)及び式(5)に記載のRDDおよびRDAがGに相当する。Gを算出する際、物性値として用いる値は、エネルギー準位と捕獲断面積であり、特にエネルギー準位はバンドギャップ以下の範囲である。例えば、シリコンの場合、エネルギー準位の値は0~1.1eV以下の範囲で任意に決定でき、更に捕獲断面積の値も任意に決定できる。また、例えば、エネルギー準位を固定し、捕獲断面積を変化させることで、リーク電流算出値を変化させて、実験結果が再現できる欠陥の物性値を決定できる。具体的には、エネルギー準位を一定とした場合、捕獲断面積が高くなると、リーク電流が増加する。逆に、捕獲断面積を一定とすることもでき、この場合、エネルギー準位がミッドギャップに近づくほど、リーク電流は増加する。エネルギー準位もしくは捕獲断面積のどちらを一定としても良い。例えば、シリコンウエーハの場合、エネルギー準位の値はバンドギャップ以下の範囲であれば特に制限はないが、Ec-0.56eVとすることで、リーク電流に対する影響が最も大きくなる。ここで、Ecは伝導帯の底である。
[Fifth step]
The fifth step is the step of constructing a computational model. The leakage current can be analytically calculated by using equations (1) to (3). At this time, the influence of impurities and defects on leakage current is considered as G or R in formulas (1) and (2), and G is dominant in the case of leakage current. Also, G or R can be calculated using equations (4) and (5). However, when calculating G, R DD and R DA described in formulas (4) and (5) correspond to G. When calculating G, the values used as physical property values are the energy level and the capture cross section, and particularly the energy level is in the range below the bandgap. For example, in the case of silicon, the value of the energy level can be arbitrarily determined within the range of 0 to 1.1 eV or less, and the value of the capture cross section can also be arbitrarily determined. Further, for example, by fixing the energy level and changing the capture cross-section, the leakage current calculation value can be changed, and the physical property value of the defect that can reproduce the experimental results can be determined. Specifically, for a given energy level, the higher the capture cross-section, the higher the leakage current. Conversely, the capture cross section can be constant, in which case leakage current increases as the energy level approaches the midgap. Either the energy level or the capture cross section may be constant. For example, in the case of a silicon wafer, the value of the energy level is not particularly limited as long as it is in a range equal to or lower than the bandgap. where Ec is the bottom of the conduction band.
[第6工程]
第6工程はフィッティングを行う工程である。ドーパント濃度分布は第4工程で測定した実測値を用い、ウエーハ中に実測のBMD密度の発生中心が裏面まで均一に存在すると想定する。BMDに相当する発生中心のエネルギー準位もしくは捕獲断面積をパラメーターとして、実測結果を再現できるようにフィッティングする。例えば、シリコンウエーハの場合、エネルギー準位をEc-0.56eVに固定し、捕獲断面積をパラメーターとしてフィッティングすることができる。
[Sixth step]
The sixth step is the fitting step. As for the dopant concentration distribution, the measured values measured in the fourth step are used, and it is assumed that the actually measured BMD density generation centers are uniformly present in the wafer to the rear surface. Using the energy level or capture cross section of the generation center corresponding to BMD as a parameter, fitting is performed so that the actual measurement results can be reproduced. For example, in the case of a silicon wafer, the energy level can be fixed at Ec-0.56 eV, and fitting can be performed using the capture cross section as a parameter.
[第7工程]
第7工程は、物性値を得る工程である。実測結果を再現できる発生中心のエネルギー準位および捕獲断面積を得る。
[Seventh step]
The seventh step is a step of obtaining physical property values. We obtain energy levels and capture cross-sections at the generation center that can reproduce the experimental results.
上記の第1~第7工程により、BMDのエネルギー準位の値及び捕獲断面積の値を求めることで、BMDのエネルギー準位および捕獲断面積を考慮したデバイスシミュレーションが可能となる。 By obtaining the value of the energy level and the value of the capture cross section of the BMD through the above-described first to seventh steps, it is possible to perform a device simulation that considers the energy level and the capture cross section of the BMD.
このとき、BMDのエネルギー準位の値をEc-0.56eVとし、捕獲断面積の値を5×10-11cm2とすることが好ましい。このような値にすれば、実測の結果をよく再現でき、高精度にデバイスの電気特性を評価可能となる。 At this time, it is preferable to set the value of the BMD energy level to Ec−0.56 eV and the value of the capture cross section to 5×10 −11 cm 2 . With such a value, the result of the actual measurement can be well reproduced, and the electrical characteristics of the device can be evaluated with high accuracy.
また、評価するデバイスの電気特性を逆方向リーク電流特性とすることが好ましい。本発明のデバイスシミュレーションによるデバイスの電気特性評価であれば、特に、逆方向リーク電流特性を極めて高精度に評価することが可能である。 Moreover, it is preferable that the electrical property of the device to be evaluated is the reverse leakage current property. According to the evaluation of the electrical characteristics of the device by the device simulation of the present invention, it is possible to evaluate the reverse leakage current characteristics with extremely high accuracy.
以下、実施例を挙げて本発明について詳細に説明するが、これは本発明を限定するものではない。 EXAMPLES The present invention will be described in detail below with reference to examples, but these are not intended to limit the present invention.
(実施例)
エピタキシャル層の厚さ5μm、基板厚725μmの直径200mmでn/n-EPW(エピタキシャルウエーハ)の予備試験用シリコンウエーハに対して、析出熱処理(450℃、500℃、650℃/4h+800℃/4h+1000℃/1h)を施すことで基板のBMD密度を振った。
(Example)
Precipitation heat treatment (450° C., 500° C., 650° C./4 h+800° C./4 h+1000° C.) was performed on a silicon wafer for preliminary test of n/n-EPW (epitaxial wafer) with an epitaxial layer thickness of 5 μm and a substrate thickness of 725 μm and a diameter of 200 mm. /1 h) to vary the BMD density of the substrate.
これらのウエーハの表層にpn接合を形成し、逆方向電圧(~10V)を印加して55℃におけるリーク電流測定を行った。また、SIMSでBおよびP濃度分布を実測した。さらに、基板のBMD密度を実測した。 A pn junction was formed on the surface layer of these wafers, and a reverse voltage (up to 10 V) was applied to measure the leakage current at 55°C. Also, the B and P concentration distributions were measured by SIMS. Furthermore, the BMD density of the substrate was actually measured.
デバイスシミュレーションでは、実験の場合のドーパント濃度分布を想定し、さらに表面から5μm位置から裏面まで均一に、BMDに対応する発生中心が存在するとした。発生中心の密度は、BMD密度の実測値(5.7×108、2.6×109、5.0×109/cm3)とした。この際の濃度分布を図2に示す。 In the device simulation, the dopant concentration distribution in the case of the experiment was assumed, and further, it was assumed that generation centers corresponding to BMD were uniformly present from a position of 5 μm from the front surface to the back surface. The densities of the generation centers were the measured values of the BMD densities (5.7×10 8 , 2.6×10 9 , 5.0×10 9 /cm 3 ). FIG. 2 shows the density distribution at this time.
また、発生中心のエネルギー準位はEc-0.56eVと仮定し、捕獲断面積をフィッティングパラメーターとした。その他の計算条件として、逆方向印加電圧は0.25~10V、計算温度は55℃とし、シミュレーションを実施した。 Also, the energy level of the generation center was assumed to be Ec-0.56 eV, and the capture cross section was used as a fitting parameter. As other calculation conditions, the reverse applied voltage was 0.25 to 10 V, and the calculation temperature was 55° C., and the simulation was performed.
実験結果は、BMD密度が大きくなるに従って、リーク電流が増加することがわかった。また、デバイスシミュレーションでも、発生中心の捕獲断面積を5×10-11cm2とすることで、実測値と良く一致することがわかった。その結果を図3に示す。この結果から、デバイスシミュレーションでBMDを考慮した計算を行う場合には、BMDのエネルギー準位をEc-0.56eV、捕獲断面積を5×10-11cm2とすることで、電気特性をより正確に予測することができる。 Experimental results show that the leakage current increases as the BMD density increases. Also, it was found that the device simulation agrees well with the measured value by setting the capture cross-section at the generation center to 5×10 −11 cm 2 . The results are shown in FIG. From this result, when performing calculations in consideration of BMD in device simulation, the electrical characteristics can be improved by setting the energy level of BMD to Ec-0.56 eV and the capture cross section to 5×10 −11 cm 2 . can be predicted accurately.
さらに、このエネルギー準位(Ec-0.56eV)、捕獲断面積(5×10-11cm2)を用いてデバイスシミュレーションを行うことにより、実際の電気特性(逆方向リーク電流特性)の予測を行った。 Furthermore, by performing a device simulation using this energy level (Ec-0.56 eV) and capture cross section (5×10 −11 cm 2 ), it is possible to predict the actual electrical characteristics (reverse leakage current characteristics). gone.
逆方向リーク電流特性の予測として、析出熱処理を施したエピタキシャル層の厚さ5μmの直径200mmでn/n-EPWにpn接合を形成し、逆方向リーク電流測定を行った。このウエーハのBMD密度は、5.7×108/cm3であることがわかっている。その逆方向リーク電流特性の結果と、BMDに相当する発生中心(エネルギー準位をEc-0.56eV、捕獲断面積を5×10-11cm2)を仮定したデバイスシミュレーションの結果を比較した。デバイスシミュレーションにおけるpn接合構造は、実測の場合を模した条件とし、計算温度は実測の場合と同じ55℃とした。その結果、図4に示すように実測結果をよく再現できることが分かった。 As a prediction of the reverse leakage current characteristics, a pn junction was formed in the n/n-EPW with a diameter of 200 mm and a thickness of 5 μm in the epitaxial layer subjected to the deposition heat treatment, and the reverse leakage current was measured. The BMD density of this wafer is known to be 5.7×10 8 /cm 3 . The results of the reverse leakage current characteristics were compared with the results of a device simulation assuming a generation center corresponding to BMD (energy level of Ec-0.56 eV, capture cross section of 5×10 −11 cm 2 ). The pn junction structure in the device simulation was set to the conditions imitating the actual measurement, and the calculation temperature was set to 55° C., which is the same as the actual measurement. As a result, as shown in FIG. 4, it was found that the actual measurement results could be reproduced well.
(比較例)
BMDの影響を考慮したデバイスシミュレーションを用いた電気特性およびBMDの影響を考慮できていないデバイスシミュレーションを用いた電気特性と実際のデバイスでの電気特性を比較した。
(Comparative example)
The electrical characteristics of an actual device were compared with the electrical characteristics using a device simulation that considered the influence of BMD and the electrical characteristics using a device simulation that did not consider the influence of BMD.
比較した実測の結果は、直径200mmでn/n-EPWに熱処理を施したウエーハにpn接合のダイオードを作製したデバイスのリーク電流である。実測の場合のウエーハのBMD密度は、5×109/cm3である。デバイスシミュレーションの構造は実測の場合を模した。さらに、計算温度は実測の場合と同じ55℃とした。 The result of the actual measurement for comparison is the leak current of a device in which a pn junction diode is fabricated on a wafer having a diameter of 200 mm and having been subjected to heat treatment on n/n-EPW. The BMD density of the wafer in actual measurement is 5×10 9 /cm 3 . The structure of the device simulation imitates the actual measurement. Furthermore, the calculated temperature was 55° C., which is the same as the actual measurement.
実測および計算の逆方向リーク電流特性の結果を図5に示す。図5から判るように、本発明のデバイスの電気特性の評価方法であるBMDの効果を考慮したデバイスシミュレーションは、実測結果をよく再現できている。一方、BMDの効果を考慮していない比較例のデバイスシミュレーションは、実験結果を再現できておらず、デバイスの電気特性を評価できていない。 FIG. 5 shows the results of measured and calculated reverse leakage current characteristics. As can be seen from FIG. 5, the device simulation considering the effect of BMD, which is the method for evaluating the electrical characteristics of the device of the present invention, can reproduce the actual measurement results well. On the other hand, the device simulation of the comparative example, which does not consider the effect of BMD, cannot reproduce the experimental results and cannot evaluate the electrical characteristics of the device.
以上のように、本発明のデバイスの電気特性の評価方法であれば、BMDの効果を考慮することが可能で、これによりデバイスの電気特性を高精度に評価することが可能である。 As described above, the method of evaluating the electrical characteristics of a device according to the present invention can take into account the effect of BMD, thereby enabling highly accurate evaluation of the electrical characteristics of a device.
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。上記実施形態は例示であり、本発明の特許請求の範囲に記載された技術的思想と実質的に同一な構成を有し、同様な作用効果を奏するものは、いかなるものであっても本発明の技術的範囲に包含される。 In addition, this invention is not limited to the said embodiment. The above-described embodiment is an example, and any device having substantially the same configuration as the technical idea described in the claims of the present invention and exhibiting the same effect is the present invention. included in the technical scope of
Claims (2)
予め、予備試験用シリコンウエーハを用意し、該予備試験用シリコンウエーハ中のBMDの密度と、前記予備試験用シリコンウエーハ上にpn接合を形成して測定した逆方向リーク電流との関係から求めた、前記BMDのエネルギー準位の値および捕獲断面積の値を用意し、該用意したエネルギー準位の値及び捕獲断面積の値を用いたデバイスシミュレーションにより、評価用シリコンウエーハ上に形成したデバイスの電気特性として逆方向リーク電流特性を評価することを特徴とするデバイスの電気特性の評価方法。 A method for evaluating the electrical characteristics of a device formed on a silicon wafer by the CZ method by device simulation,
A preliminary test silicon wafer was prepared in advance, and the relationship between the BMD density in the preliminary test silicon wafer and the reverse leakage current measured by forming a pn junction on the preliminary test silicon wafer was obtained. , preparing the energy level value and the capture cross section value of the BMD, and performing a device simulation using the prepared energy level value and the capture cross section value of the device formed on the silicon wafer for evaluation. A method for evaluating electrical characteristics of a device, comprising evaluating reverse leakage current characteristics as the electrical characteristics.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2019229530A JP7283370B2 (en) | 2019-12-19 | 2019-12-19 | Evaluating device electrical characteristics |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2019229530A JP7283370B2 (en) | 2019-12-19 | 2019-12-19 | Evaluating device electrical characteristics |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2021097195A JP2021097195A (en) | 2021-06-24 |
| JP7283370B2 true JP7283370B2 (en) | 2023-05-30 |
Family
ID=76431611
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2019229530A Active JP7283370B2 (en) | 2019-12-19 | 2019-12-19 | Evaluating device electrical characteristics |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7283370B2 (en) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2013073623A1 (en) | 2011-11-15 | 2013-05-23 | 富士電機株式会社 | Semiconductor device and method for manufacturing semiconductor device |
| JP2014107277A (en) | 2012-11-22 | 2014-06-09 | Advancesoft Aorp | Semiconductor device simulation calculation processing method |
| JP2016213382A (en) | 2015-05-12 | 2016-12-15 | 信越半導体株式会社 | Semiconductor substrate evaluation method, semiconductor substrate manufacturing method, and semiconductor device |
| JP2018078218A (en) | 2016-11-10 | 2018-05-17 | 信越半導体株式会社 | Oxygen concentration measurement method of silicon single crystal substrate and method of manufacturing silicon single crystal substrate |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05152410A (en) * | 1991-11-26 | 1993-06-18 | Mitsubishi Materials Corp | Silicon wafer crystal evaluation method |
-
2019
- 2019-12-19 JP JP2019229530A patent/JP7283370B2/en active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2013073623A1 (en) | 2011-11-15 | 2013-05-23 | 富士電機株式会社 | Semiconductor device and method for manufacturing semiconductor device |
| JP2014107277A (en) | 2012-11-22 | 2014-06-09 | Advancesoft Aorp | Semiconductor device simulation calculation processing method |
| JP2016213382A (en) | 2015-05-12 | 2016-12-15 | 信越半導体株式会社 | Semiconductor substrate evaluation method, semiconductor substrate manufacturing method, and semiconductor device |
| JP2018078218A (en) | 2016-11-10 | 2018-05-17 | 信越半導体株式会社 | Oxygen concentration measurement method of silicon single crystal substrate and method of manufacturing silicon single crystal substrate |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2021097195A (en) | 2021-06-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN114676575B (en) | Method and device for simulating carrier capture dynamics in irradiated semiconductors | |
| JP5847824B2 (en) | How to map oxygen concentration | |
| CN103577643A (en) | SRAM type FPGA single event upset effect simulation method | |
| Mitchell et al. | Quantifying the effect of minority carrier diffusion and free carrier absorption on photoluminescence bulk lifetime imaging of silicon bricks | |
| Kwapil et al. | Impact of iron precipitates on carrier lifetime in as-grown and phosphorus-gettered multicrystalline silicon wafers in model and experiment | |
| Guo et al. | Metastability and reliability of CdTe solar cells | |
| Kwapil et al. | Carrier recombination at metallic precipitates in p-and n-type silicon | |
| Raine et al. | Exploring the kinetics of formation and annealing of single particle displacement damage in microvolumes of silicon | |
| Guo et al. | Numerical simulation of copper migration in single crystal CdTe | |
| Tringe et al. | Electrical and structural properties of polycrystalline silicon | |
| Turowski et al. | Simulating the radiation response of GaAs solar cells using a defect-based TCAD model | |
| JP7283370B2 (en) | Evaluating device electrical characteristics | |
| Dupuis et al. | Light‐and elevated temperature‐induced degradation impact on bifacial modules using accelerated aging tests, electroluminescence, and photovoltaic plant modeling | |
| KR100245969B1 (en) | Impurity Distribution Simulation Method | |
| US20070072317A1 (en) | Method for Predicting Contributions of Silicon Interstitials to N-Type Dopant Transient Enhanced Diffusion During a PN Junction Formation | |
| CN120409113A (en) | A numerical simulation method and system for helium bubble-induced material performance degradation of key components of an inspection and maintenance robot | |
| Kayser | The lateral photovoltage scanning method to probe spatial inhomogeneities in semiconductors: a joined numerical and experimental investigation | |
| KR100316314B1 (en) | Amorphous Region Determination Method and Apparatus | |
| Jung et al. | Interstitial charge states in boron-implanted silicon | |
| US7803642B2 (en) | Evaluation method of semiconductor device | |
| Sio et al. | 3-D modeling of multicrystalline silicon materials and solar cells | |
| Nie et al. | Temperature sensitivity maps of silicon wafers from photoluminescence imaging: The effect of gettering and hydrogenation | |
| Gao et al. | A fast and test-proven methodology of assessing RTN/fluctuation on deeply scaled nano pMOSFETs | |
| CN114970148A (en) | Quantitative simulation method and system for irradiated semiconductor deep energy level transient spectrum | |
| MacDonald et al. | Temperature-and injection-dependent lifetime spectroscopy of copper-related defects in silicon |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20211221 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20221117 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20221206 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230111 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230418 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230501 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7283370 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |