半導体素子のシミュレーション装置および半導体素子のシミュレーション方法
【課題】実測データを用いたキャリブレーションを自動化できる半導体素子のシミュレーション装置および半導体素子のシミュレーション方法を提供する。
【解決手段】パラメータをキャリブレーションする手順を示したキャリブレーション条件を作成して入力する工程と、キャリブレーション条件の一工程分をシミュレータに投入してパラメータの最適値を探索する工程と、実測データを用いてパラメータをキャリブレーションする工程と、キャリブレーション条件の他の一工程分をシミュレータに投入し、パラメータの最適値を探索してから実測データを用いてパラメータをキャリブレーションする操作を、キャリブレーション条件に従って繰り返す工程とを有する半導体素子のシミュレーション方法と、そのようなキャリブレーション条件の入力部を有する半導体素子のシミュレーション装置。
【解決手段】パラメータをキャリブレーションする手順を示したキャリブレーション条件を作成して入力する工程と、キャリブレーション条件の一工程分をシミュレータに投入してパラメータの最適値を探索する工程と、実測データを用いてパラメータをキャリブレーションする工程と、キャリブレーション条件の他の一工程分をシミュレータに投入し、パラメータの最適値を探索してから実測データを用いてパラメータをキャリブレーションする操作を、キャリブレーション条件に従って繰り返す工程とを有する半導体素子のシミュレーション方法と、そのようなキャリブレーション条件の入力部を有する半導体素子のシミュレーション装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、半導体素子のシミュレーション装置および半導体素子のシミュレーション方法に関し、特に、実測データを用いたキャリブレーションを、所定の手順に従って自動化することが可能となる半導体素子のシミュレーション装置および半導体素子のシミュレーション方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、半導体デバイスの開発期間は短縮されてきている。これに伴い、半導体素子の試作あるいは実際の製造を支援するために、シミュレーションの重要性が高まっている。ＬＳＩの設計においては多様のシミュレータが用いられる。例えばプロセスシミュレータは、ＬＳＩの各製造工程を物理モデルに基づいてシミュレーションし、最終的な不純物濃度分布や加工形状を求めるものである。プロセスシミュレータによるシミュレーションの対象となるプロセスとしては、イオン注入、酸化、エッチング、堆積や、フォトリソグラフィ工程におけるレジストの形成等が挙げられる。
【０００３】また、デバイスシミュレータはデバイスの電気特性を物理モデルに基づいて求めるものである。デバイスシミュレータを用いたシミュレーションにより、デバイスの電流−電圧特性や容量−電圧特性等が求められる。これらのシミュレータにおいては、プロセスの物理現象やデバイス内のキャリアの挙動を、拡散方程式やＭａｘｗｅｌｌ方程式等を用いて表現し、モデル化が行われる。
【０００４】シミュレーションにおいては、現実の物理現象を理想的な物理モデルに近似して計算を行うことが多い。物理現象に関する基本的な方程式は確立されているが、実際の現象は複雑であり、シミュレーションの物理モデルには多くのパラメータが用いられる。また、ＬＳＩの製造プロセスの中にはエッチングや堆積のように物理現象が十分に解明されていないものもある。このようなことから、物理現象の正確なモデル化は難しく、シミュレーション結果は必ずしも現実の現象に一致しない。
【０００５】したがって、シミュレーションにより半導体内の不純物分布やデバイスの電気特性等を正確に予測するためには、大量の実測データを用いてキャリブレーションを行う必要がある。シミュレーションに実測データを反映させ、半導体製造工程の設計精度を向上させる半導体のシミュレーション装置及びその方法が、特開平９−３２０９１７号公報に開示されている。
【０００６】この装置は、図５に示すように、与えられた製造手順Ａ（工程１、２、・・・ｎ）で指定した特定の製造工程に関する実測データａを前もって測定する測定手段１０と、実測データａを測定条件について統括管理して記憶装置Ｃにデータベースｂとして記録する登録手段２０と、製造手順Ａに基づいてシミュレーション手順Ｂ（条件１、２、・・・ｎ）を作成する手段と、シミュレーション手順Ｂで指定した特定の製造工程に測定条件が一致する実測データａをデータベースｂから検索する検索手段３０と、検索された実測データを物理的／数学的理論に基づくモデル式にフィッティングするモデル式抽出手段４０と、検索された実測データにフィッチングしたモデル式を取り込んでシミュレーションを実行する手段Ｄとを備えることを特徴とする。
【０００７】上記の特開平９−３２０９１７号公報に記載されたシミュレーション方法によれば、製造手順Ａで指定する工程の測定条件に相当する実測データａをデータベース化し、シミュレーション実行時に指定する条件（シミュレーション手順Ｂ）に相当する実測データのモデル式を読み込んでシミュレーションを実行する。したがって、シミュレーション手順Ｂの各条件は一括して読み出され、シミュレータに投入される。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の従来のシミュレーション装置あるいはシミュレーション方法によれば、複数の製造工程に関する実測データと、シミュレーション手順で指定された複数の条件が一度にシミュレータに投入されるため、シミュレータの誤差や理想的な物理モデルからのずれ等の度合いが条件間で異なるという問題が起こる。したがって、実測データを用いるキャリブレーションにおいては、物理モデルを理解したユーザーによる、最適化の度合いの重み付け等の煩雑な作業が要求される。現状では、このような作業に長時間を要することが多い。
【０００９】一部のシミュレータはＮｅｗｔｏｎ法などの最適化アルゴリズムを使用して、自動的にキャリブレーションを行う機能を提供している。しかしながら、一度に多くのパラメータのキャリブレーションを行うと、物理的に妥当性のない結果が得られたり、計算が収束しないという問題が起こりやすい。
【００１０】本発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであり、したがって本発明は、最適化の度合いの重み付けや、収束のしやすさ等を考慮した所定の手順に従って、実測データを用いたキャリブレーションを自動化して行うことができる半導体素子のシミュレーション装置および半導体素子のシミュレーション方法を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するため、本発明の半導体素子のシミュレーション装置は、半導体素子の特性に関する複数のパラメータを用いて、半導体素子の特性のシミュレーションを行う少なくとも一つのシミュレータと、前記パラメータに関する複数の実測データを記憶する記憶手段と、前記実測データの少なくとも一部を用いて、少なくとも一つの前記パラメータをキャリブレーションする工程と、前記実測データの少なくとも一部を用いて、少なくとも他の一つの前記パラメータをキャリブレーションする工程を含む、複数の工程の手順を示した多段階のキャリブレーション条件が入力される条件入力部と、前記シミュレータに前記パラメータの最適値の探索を指示する計算制御手段と、前記シミュレーションの結果から特定のパラメータを抽出する結果抽出手段と、前記結果抽出手段により抽出された前記パラメータと前記実測データとの誤差を評価する誤差評価部とを有することを特徴とする。
【００１２】本発明の半導体素子のシミュレーション装置は、好適には、前記シミュレータは半導体素子の製造工程の設計をシミュレーションするプロセスシミュレータを含むことを特徴とする。本発明の半導体素子のシミュレーション装置は、好適には、前記シミュレータは半導体素子の電気的特性を解析するデバイスシミュレータを含むことを特徴とする。
【００１３】これにより、従来、物理モデルを理解したユーザーが長時間をかけて行っていた、複数のパラメータの最適化の度合いの重み付け等の作業を自動化して行うことが可能となる。また、実測データを用いたキャリブレーションを一括して行わず、例えばパラメータ毎に多段階で行うため、計算が収束しない状態を避けることが容易となる。本発明の半導体素子のシミュレーション装置によれば、多段階のキャリブレーション条件が入力される条件入力部に入力するキャリブレーション条件を変更することにより、キャリブレーションの手順を任意に変更することが可能である。
【００１４】さらに、上記の目的を達成するため、本発明の半導体素子のシミュレーション方法は、半導体素子の特性に関する複数のパラメータの実測データを記録する工程と、前記パラメータをキャリブレーションするための複数の工程の手順を示した多段階のキャリブレーション条件を作成して入力する工程と、前記キャリブレーション条件の一工程分をシミュレータに投入し、少なくとも一つの前記パラメータの最適値を探索する工程と、前記実測データの少なくとも一部を用いて、前記パラメータをキャリブレーションする工程と、前記キャリブレーション条件の他の一工程分をシミュレータに投入し、前記パラメータの最適値を探索してから、前記実測データの少なくとも一部を用いて、前記パラメータをキャリブレーションする操作を、前記キャリブレーション条件に従って繰り返す工程とを有することを特徴とする。
【００１５】本発明の半導体素子のシミュレーション方法は、好適には、前記シミュレータは半導体素子の製造工程の設計をシミュレーションするプロセスシミュレータを含むことを特徴とする。本発明の半導体素子のシミュレーション方法は、好適には、前記シミュレータは半導体素子の電気的特性を解析するデバイスシミュレータを含むことを特徴とする。
【００１６】これにより、従来、物理モデルを理解したユーザーが長時間をかけて行っていた、複数のパラメータの最適化の度合いの重み付け等の作業が自動化される。また、実測データを用いたキャリブレーションを一括して行わず、例えばパラメータ毎に多段階で行うため、計算が収束しない状態を避けることが容易となる。本発明の半導体素子のシミュレーション方法によれば、キャリブレーション条件を変更することにより、キャリブレーションの手順を任意に変更することが可能である。
【００１７】
【発明の実施の形態】以下に、本発明の半導体素子のシミュレーション装置および半導体素子のシミュレーション方法の実施の形態について、図面を参照して説明する。
（実施形態１）図１は本実施形態の半導体素子のシミュレーション装置のシステム構成図である。図１に示すように、本実施形態のシミュレーション装置は条件入力部１０１、計算制御部１０２、プロセスシミュレータ１０３、デバイスシミュレータ１０４、データベース１０５およびデータ登録部１０６を有する。
【００１８】条件入力部１０１は、キャリブレーションに必要な条件が入力される部分である。計算制御部１０２は条件入力部１０１に入力されたキャリブレーション条件に基づいて、シミュレータのキャリブレーションを実行する。また、計算制御部１０２はプロセスシミュレータ１０３およびデバイスシミュレータ１０４を制御して、パラメータの最適値を探索する。データベース１０５にはデータ登録部１０６を介して、実測データやシミュレーションの入力データが登録される。
【００１９】図２は図１の計算制御部１０２の構成図である。図２に示すように、計算制御部１０２は最適値探索部２０１、シミュレータ制御部２０２、結果抽出部２０３および誤差評価部２０４を有する。最適値探索部２０１はＮｅｗｔｏｎ法やＬＭ法（Levenberg-Marquardt 法）などの最適化アルゴリズムに基づいてパラメータの最適値を探索する。シミュレータ制御部２０２は、最適値探索部２０１において決定されたパラメータを適用して、シミュレータに計算を指示する。
【００２０】結果抽出部２０３は、シミュレーション結果のうちの特定のパラメータと、データベース１０５（図１参照）に登録された、対応する実測データとを抽出する。誤差評価部２０４は、結果抽出部２０３によって抽出された特性値と実測データとの誤差を評価する。実測データとの誤差が指定された誤差以内とならない場合には、最適値探索部２０１において次の最適値が探索される。実測データとの誤差が、収束判定条件に基づく指定された誤差以内となったとき、最適値探索部２０１における最適化処理を終了する。このときのパラメータの値を最適値とする。
【００２１】図３は図１のデータベース１０５の構成図である。図３に示すように、データベース１０５は実測値データベース２０５とシミュレーション入力ファイルデータベース２０６から構成される。実測値データベース２０５は実測データテーブルを有し、シミュレーション入力ファイルデータベース２０６はシミュレーション入力データテーブルを有する。
【００２２】例えば、半導体基板に単独の種類の不純物をイオン注入し、拡散させたときの不純物分布をシミュレーションする場合、２次イオン質量分析（ＳＩＭＳ；secondary ion-mass spectroscopy)のデータをキャリブレーション用の実測データとして用いることができる。この場合の実測データテーブルの一例を表１に示し、シミュレーション入力データテーブルの一例を表２に示す。
【００２３】
【表１】
（表中、ドーズはatoms/cm2 、エネルギーはkeV を表し、温度はアニール温度（℃）を表す。）
【００２４】
【表２】
（表中、ドーズはatoms/cm2 、エネルギーはkeV を表し、温度はアニール温度（℃）を表す。また、Simulator1はシミュレータの一つであり、シミュレーション入力データが投入されるシミュレータである。）
【００２５】表１に示すように、例えば、実測データファイルSIMS1.dat はシミュレーション入力データファイルD1.datと比較される。一つのシミュレーション入力データファイルを複数の実測データファイルと比較することも可能であり、例えば、条件が同じである二つの実測データファイルSIMS10.dat、SIMS11.datは、シミュレーション入力データファイルD7.datと比較される。
【００２６】次に、本実施形態の半導体素子のシミュレーション装置のシステム動作例を示す。図４はシステムの動作を示すフローチャートである。
ステップＳ１０１：キャリブレーションに必要な条件データａが、図１に示す条件入力部１０１に入力される。条件データａは後述するように複数の工程から構成されている。条件データａにはキャリブレーションの手続きを記述することができる。
【００２７】例えば、図１に示すプロセスシミュレータ１０３での拡散パラメータをキャリブレーションする場合には、単独イオン注入のＳＩＭＳデータを使用して、点欠陥パラメータや活性化パラメータ等を最適化した後、図１に示すデバイスシミュレータ１０４で電気特性を計算し、再度、拡散パラメータを調整するといった一連の手続きを条件データａに記述できる。条件入力部１０１で作成された条件データａは、計算制御部１０２に送られる。
【００２８】ステップＳ１０２：計算制御部１０２は条件データａから１工程分のデータを読み出す。
ステップＳ１０３：読み出されたデータに基づいてシミュレーションの準備を行う。すなわち、条件データａより読み出した条件から、シミュレータの入力データを生成する処理を行う。具体的には以下の２つの処理を行う。
（１）条件データａにある入力データファイルを読み出す。
（２）条件データａに設定されているパラメータの初期値と（１）で読み出した入力データファイルからシミュレーション可能な入力データを生成する。
ステップＳ１０４：計算制御部１０２のシミュレータ制御部２０２（図２参照）は、シミュレータに計算の実行を指示する。
【００２９】ステップＳ１０５：シミュレーション計算が終了すると、計算制御部１０２の結果抽出部２０３（図２参照）は、シミュレーション結果から特定のパラメータを抽出し、データベース１０５から対応する実測データを抽出する。計算制御部１０２の誤差評価部２０４は、シミュレーション結果と抽出された実測データとを比較する。
ステップＳ１０６、Ｓ１０７：シミュレーション結果と抽出された実測データとの誤差が、条件データａで指定された所定の誤差以内となるまで、最適値の探索を行う。シミュレーション結果と抽出された実測データとの比較には最小二乗法を用いる。
【００３０】ステップＳ１０８：シミュレーション結果と抽出された実測データとの誤差が、条件データａで指定された所定の誤差以内となったら、パラメータの値を変更し、以降の工程に適用する。
ステップＳ１０９：条件データａで指定されている全ての工程について、上記のような最適値の探索を実行したら、終了となる。
【００３１】以下に、上記のシステム動作例における条件データａの一例を示す。条件データａにおいては、工程１でヒ素（Ａｓ）拡散定数の最適値を探索し、工程２でホウ素（Ｂ）の拡散定数の最適値を探索し、同様に各工程で特定のパラメータの最適値を探索する。これらの工程には、移動度パラメータの最適値の探索を行う工程Ｎも含まれる。このように、条件データａにはパラメータの最適値の探索を各工程で段階的に行うことが記述される。
【００３２】
工程１：ヒ素（Ａｓ）拡散定数 初期値 上限値 下限値 不純物濃度分布 ０〜０．２μｍ（基板深さ方向）
収束条件 実測データファイル１，シミュレーション入力データファイルａ 実測データファイル２，シミュレーション入力データファイルｂ
【００３３】
工程２：ホウ素（Ｂ）拡散定数 初期値 上限値 下限値 不純物濃度分布 ０〜０．５μｍ（基板深さ方向）
収束条件 実測データファイル３，シミュレーション入力データファイルｃ 実測データファイル４，シミュレーション入力データファイルｄ
【００３４】
工程Ｎ：移動度パラメータ 初期値 上限値 下限値 電流−電圧特性 収束条件 実測データファイルｍ，シミュレーション入力データファイルｘ 実測データファイルｎ，シミュレーション入力データファイルｙ
【００３５】本実施形態の半導体素子のシミュレーション方法によれば、上記のような条件データａからデータを１工程分ずつ読み出し、パラメータの最適値を探索する。したがって、従来、ユーザーの作業により行われていた、最適化の重み付け等の操作を、予め設定された一連の手順に沿って自動的に行うことが可能となる。
【００３６】本発明の半導体素子のシミュレーション装置および半導体素子のシミュレーション方法の実施形態は、上記の説明に限定されない。例えば、上記の実施形態の条件データａに、イオン注入以外の例えば酸化、エッチングや堆積等のプロセスのデータを用いることもできる。その他、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の変更が可能である。
【００３７】
【発明の効果】本発明の半導体素子のシミュレーション装置によれば、実測データを用いた多段階のキャリブレーションを、所定の手順に従って自動化して行うことが可能となる。本発明の半導体素子のシミュレーション方法によれば、パラメータの最適化の度合いの重み付けや、収束のしやすさ等を考慮した所定の手順に従って、実測データを用いたキャリブレーションを自動的に行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は本発明の半導体素子のシミュレーション装置のシステム構成図である。
【図２】図２は図１の計算制御部１０２の構成図である。
【図３】図３は図１のデータベース１０５の構成図である。
【図４】図４は本発明の半導体素子のシミュレーション装置の動作および本発明の半導体素子のシミュレーション方法を示すフローチャートである。
【図５】図５は従来のシミュレーション装置のシステム構成図である。
【符号の説明】
１０…測定手段、２０…登録手段、３０…検索手段、４０…モデル式抽出手段、１０１…条件入力部、１０２…計算制御部、１０３…プロセスシミュレータ、１０４…デバイスシミュレータ、１０５…データベース、１０６…データ登録部、２０１…最適値探索部、２０２…シミュレータ制御部、２０３…結果抽出部、２０４…誤差評価部、２０５…実測値データベース、２０６…シミュレーション入力ファイルデータベース。
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、半導体素子のシミュレーション装置および半導体素子のシミュレーション方法に関し、特に、実測データを用いたキャリブレーションを、所定の手順に従って自動化することが可能となる半導体素子のシミュレーション装置および半導体素子のシミュレーション方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、半導体デバイスの開発期間は短縮されてきている。これに伴い、半導体素子の試作あるいは実際の製造を支援するために、シミュレーションの重要性が高まっている。ＬＳＩの設計においては多様のシミュレータが用いられる。例えばプロセスシミュレータは、ＬＳＩの各製造工程を物理モデルに基づいてシミュレーションし、最終的な不純物濃度分布や加工形状を求めるものである。プロセスシミュレータによるシミュレーションの対象となるプロセスとしては、イオン注入、酸化、エッチング、堆積や、フォトリソグラフィ工程におけるレジストの形成等が挙げられる。
【０００３】また、デバイスシミュレータはデバイスの電気特性を物理モデルに基づいて求めるものである。デバイスシミュレータを用いたシミュレーションにより、デバイスの電流−電圧特性や容量−電圧特性等が求められる。これらのシミュレータにおいては、プロセスの物理現象やデバイス内のキャリアの挙動を、拡散方程式やＭａｘｗｅｌｌ方程式等を用いて表現し、モデル化が行われる。
【０００４】シミュレーションにおいては、現実の物理現象を理想的な物理モデルに近似して計算を行うことが多い。物理現象に関する基本的な方程式は確立されているが、実際の現象は複雑であり、シミュレーションの物理モデルには多くのパラメータが用いられる。また、ＬＳＩの製造プロセスの中にはエッチングや堆積のように物理現象が十分に解明されていないものもある。このようなことから、物理現象の正確なモデル化は難しく、シミュレーション結果は必ずしも現実の現象に一致しない。
【０００５】したがって、シミュレーションにより半導体内の不純物分布やデバイスの電気特性等を正確に予測するためには、大量の実測データを用いてキャリブレーションを行う必要がある。シミュレーションに実測データを反映させ、半導体製造工程の設計精度を向上させる半導体のシミュレーション装置及びその方法が、特開平９−３２０９１７号公報に開示されている。
【０００６】この装置は、図５に示すように、与えられた製造手順Ａ（工程１、２、・・・ｎ）で指定した特定の製造工程に関する実測データａを前もって測定する測定手段１０と、実測データａを測定条件について統括管理して記憶装置Ｃにデータベースｂとして記録する登録手段２０と、製造手順Ａに基づいてシミュレーション手順Ｂ（条件１、２、・・・ｎ）を作成する手段と、シミュレーション手順Ｂで指定した特定の製造工程に測定条件が一致する実測データａをデータベースｂから検索する検索手段３０と、検索された実測データを物理的／数学的理論に基づくモデル式にフィッティングするモデル式抽出手段４０と、検索された実測データにフィッチングしたモデル式を取り込んでシミュレーションを実行する手段Ｄとを備えることを特徴とする。
【０００７】上記の特開平９−３２０９１７号公報に記載されたシミュレーション方法によれば、製造手順Ａで指定する工程の測定条件に相当する実測データａをデータベース化し、シミュレーション実行時に指定する条件（シミュレーション手順Ｂ）に相当する実測データのモデル式を読み込んでシミュレーションを実行する。したがって、シミュレーション手順Ｂの各条件は一括して読み出され、シミュレータに投入される。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の従来のシミュレーション装置あるいはシミュレーション方法によれば、複数の製造工程に関する実測データと、シミュレーション手順で指定された複数の条件が一度にシミュレータに投入されるため、シミュレータの誤差や理想的な物理モデルからのずれ等の度合いが条件間で異なるという問題が起こる。したがって、実測データを用いるキャリブレーションにおいては、物理モデルを理解したユーザーによる、最適化の度合いの重み付け等の煩雑な作業が要求される。現状では、このような作業に長時間を要することが多い。
【０００９】一部のシミュレータはＮｅｗｔｏｎ法などの最適化アルゴリズムを使用して、自動的にキャリブレーションを行う機能を提供している。しかしながら、一度に多くのパラメータのキャリブレーションを行うと、物理的に妥当性のない結果が得られたり、計算が収束しないという問題が起こりやすい。
【００１０】本発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであり、したがって本発明は、最適化の度合いの重み付けや、収束のしやすさ等を考慮した所定の手順に従って、実測データを用いたキャリブレーションを自動化して行うことができる半導体素子のシミュレーション装置および半導体素子のシミュレーション方法を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するため、本発明の半導体素子のシミュレーション装置は、半導体素子の特性に関する複数のパラメータを用いて、半導体素子の特性のシミュレーションを行う少なくとも一つのシミュレータと、前記パラメータに関する複数の実測データを記憶する記憶手段と、前記実測データの少なくとも一部を用いて、少なくとも一つの前記パラメータをキャリブレーションする工程と、前記実測データの少なくとも一部を用いて、少なくとも他の一つの前記パラメータをキャリブレーションする工程を含む、複数の工程の手順を示した多段階のキャリブレーション条件が入力される条件入力部と、前記シミュレータに前記パラメータの最適値の探索を指示する計算制御手段と、前記シミュレーションの結果から特定のパラメータを抽出する結果抽出手段と、前記結果抽出手段により抽出された前記パラメータと前記実測データとの誤差を評価する誤差評価部とを有することを特徴とする。
【００１２】本発明の半導体素子のシミュレーション装置は、好適には、前記シミュレータは半導体素子の製造工程の設計をシミュレーションするプロセスシミュレータを含むことを特徴とする。本発明の半導体素子のシミュレーション装置は、好適には、前記シミュレータは半導体素子の電気的特性を解析するデバイスシミュレータを含むことを特徴とする。
【００１３】これにより、従来、物理モデルを理解したユーザーが長時間をかけて行っていた、複数のパラメータの最適化の度合いの重み付け等の作業を自動化して行うことが可能となる。また、実測データを用いたキャリブレーションを一括して行わず、例えばパラメータ毎に多段階で行うため、計算が収束しない状態を避けることが容易となる。本発明の半導体素子のシミュレーション装置によれば、多段階のキャリブレーション条件が入力される条件入力部に入力するキャリブレーション条件を変更することにより、キャリブレーションの手順を任意に変更することが可能である。
【００１４】さらに、上記の目的を達成するため、本発明の半導体素子のシミュレーション方法は、半導体素子の特性に関する複数のパラメータの実測データを記録する工程と、前記パラメータをキャリブレーションするための複数の工程の手順を示した多段階のキャリブレーション条件を作成して入力する工程と、前記キャリブレーション条件の一工程分をシミュレータに投入し、少なくとも一つの前記パラメータの最適値を探索する工程と、前記実測データの少なくとも一部を用いて、前記パラメータをキャリブレーションする工程と、前記キャリブレーション条件の他の一工程分をシミュレータに投入し、前記パラメータの最適値を探索してから、前記実測データの少なくとも一部を用いて、前記パラメータをキャリブレーションする操作を、前記キャリブレーション条件に従って繰り返す工程とを有することを特徴とする。
【００１５】本発明の半導体素子のシミュレーション方法は、好適には、前記シミュレータは半導体素子の製造工程の設計をシミュレーションするプロセスシミュレータを含むことを特徴とする。本発明の半導体素子のシミュレーション方法は、好適には、前記シミュレータは半導体素子の電気的特性を解析するデバイスシミュレータを含むことを特徴とする。
【００１６】これにより、従来、物理モデルを理解したユーザーが長時間をかけて行っていた、複数のパラメータの最適化の度合いの重み付け等の作業が自動化される。また、実測データを用いたキャリブレーションを一括して行わず、例えばパラメータ毎に多段階で行うため、計算が収束しない状態を避けることが容易となる。本発明の半導体素子のシミュレーション方法によれば、キャリブレーション条件を変更することにより、キャリブレーションの手順を任意に変更することが可能である。
【００１７】
【発明の実施の形態】以下に、本発明の半導体素子のシミュレーション装置および半導体素子のシミュレーション方法の実施の形態について、図面を参照して説明する。
（実施形態１）図１は本実施形態の半導体素子のシミュレーション装置のシステム構成図である。図１に示すように、本実施形態のシミュレーション装置は条件入力部１０１、計算制御部１０２、プロセスシミュレータ１０３、デバイスシミュレータ１０４、データベース１０５およびデータ登録部１０６を有する。
【００１８】条件入力部１０１は、キャリブレーションに必要な条件が入力される部分である。計算制御部１０２は条件入力部１０１に入力されたキャリブレーション条件に基づいて、シミュレータのキャリブレーションを実行する。また、計算制御部１０２はプロセスシミュレータ１０３およびデバイスシミュレータ１０４を制御して、パラメータの最適値を探索する。データベース１０５にはデータ登録部１０６を介して、実測データやシミュレーションの入力データが登録される。
【００１９】図２は図１の計算制御部１０２の構成図である。図２に示すように、計算制御部１０２は最適値探索部２０１、シミュレータ制御部２０２、結果抽出部２０３および誤差評価部２０４を有する。最適値探索部２０１はＮｅｗｔｏｎ法やＬＭ法（Levenberg-Marquardt 法）などの最適化アルゴリズムに基づいてパラメータの最適値を探索する。シミュレータ制御部２０２は、最適値探索部２０１において決定されたパラメータを適用して、シミュレータに計算を指示する。
【００２０】結果抽出部２０３は、シミュレーション結果のうちの特定のパラメータと、データベース１０５（図１参照）に登録された、対応する実測データとを抽出する。誤差評価部２０４は、結果抽出部２０３によって抽出された特性値と実測データとの誤差を評価する。実測データとの誤差が指定された誤差以内とならない場合には、最適値探索部２０１において次の最適値が探索される。実測データとの誤差が、収束判定条件に基づく指定された誤差以内となったとき、最適値探索部２０１における最適化処理を終了する。このときのパラメータの値を最適値とする。
【００２１】図３は図１のデータベース１０５の構成図である。図３に示すように、データベース１０５は実測値データベース２０５とシミュレーション入力ファイルデータベース２０６から構成される。実測値データベース２０５は実測データテーブルを有し、シミュレーション入力ファイルデータベース２０６はシミュレーション入力データテーブルを有する。
【００２２】例えば、半導体基板に単独の種類の不純物をイオン注入し、拡散させたときの不純物分布をシミュレーションする場合、２次イオン質量分析（ＳＩＭＳ；secondary ion-mass spectroscopy)のデータをキャリブレーション用の実測データとして用いることができる。この場合の実測データテーブルの一例を表１に示し、シミュレーション入力データテーブルの一例を表２に示す。
【００２３】
【表１】
（表中、ドーズはatoms/cm2 、エネルギーはkeV を表し、温度はアニール温度（℃）を表す。）
【００２４】
【表２】
（表中、ドーズはatoms/cm2 、エネルギーはkeV を表し、温度はアニール温度（℃）を表す。また、Simulator1はシミュレータの一つであり、シミュレーション入力データが投入されるシミュレータである。）
【００２５】表１に示すように、例えば、実測データファイルSIMS1.dat はシミュレーション入力データファイルD1.datと比較される。一つのシミュレーション入力データファイルを複数の実測データファイルと比較することも可能であり、例えば、条件が同じである二つの実測データファイルSIMS10.dat、SIMS11.datは、シミュレーション入力データファイルD7.datと比較される。
【００２６】次に、本実施形態の半導体素子のシミュレーション装置のシステム動作例を示す。図４はシステムの動作を示すフローチャートである。
ステップＳ１０１：キャリブレーションに必要な条件データａが、図１に示す条件入力部１０１に入力される。条件データａは後述するように複数の工程から構成されている。条件データａにはキャリブレーションの手続きを記述することができる。
【００２７】例えば、図１に示すプロセスシミュレータ１０３での拡散パラメータをキャリブレーションする場合には、単独イオン注入のＳＩＭＳデータを使用して、点欠陥パラメータや活性化パラメータ等を最適化した後、図１に示すデバイスシミュレータ１０４で電気特性を計算し、再度、拡散パラメータを調整するといった一連の手続きを条件データａに記述できる。条件入力部１０１で作成された条件データａは、計算制御部１０２に送られる。
【００２８】ステップＳ１０２：計算制御部１０２は条件データａから１工程分のデータを読み出す。
ステップＳ１０３：読み出されたデータに基づいてシミュレーションの準備を行う。すなわち、条件データａより読み出した条件から、シミュレータの入力データを生成する処理を行う。具体的には以下の２つの処理を行う。
（１）条件データａにある入力データファイルを読み出す。
（２）条件データａに設定されているパラメータの初期値と（１）で読み出した入力データファイルからシミュレーション可能な入力データを生成する。
ステップＳ１０４：計算制御部１０２のシミュレータ制御部２０２（図２参照）は、シミュレータに計算の実行を指示する。
【００２９】ステップＳ１０５：シミュレーション計算が終了すると、計算制御部１０２の結果抽出部２０３（図２参照）は、シミュレーション結果から特定のパラメータを抽出し、データベース１０５から対応する実測データを抽出する。計算制御部１０２の誤差評価部２０４は、シミュレーション結果と抽出された実測データとを比較する。
ステップＳ１０６、Ｓ１０７：シミュレーション結果と抽出された実測データとの誤差が、条件データａで指定された所定の誤差以内となるまで、最適値の探索を行う。シミュレーション結果と抽出された実測データとの比較には最小二乗法を用いる。
【００３０】ステップＳ１０８：シミュレーション結果と抽出された実測データとの誤差が、条件データａで指定された所定の誤差以内となったら、パラメータの値を変更し、以降の工程に適用する。
ステップＳ１０９：条件データａで指定されている全ての工程について、上記のような最適値の探索を実行したら、終了となる。
【００３１】以下に、上記のシステム動作例における条件データａの一例を示す。条件データａにおいては、工程１でヒ素（Ａｓ）拡散定数の最適値を探索し、工程２でホウ素（Ｂ）の拡散定数の最適値を探索し、同様に各工程で特定のパラメータの最適値を探索する。これらの工程には、移動度パラメータの最適値の探索を行う工程Ｎも含まれる。このように、条件データａにはパラメータの最適値の探索を各工程で段階的に行うことが記述される。
【００３２】
工程１：ヒ素（Ａｓ）拡散定数 初期値 上限値 下限値 不純物濃度分布 ０〜０．２μｍ（基板深さ方向）
収束条件 実測データファイル１，シミュレーション入力データファイルａ 実測データファイル２，シミュレーション入力データファイルｂ
【００３３】
工程２：ホウ素（Ｂ）拡散定数 初期値 上限値 下限値 不純物濃度分布 ０〜０．５μｍ（基板深さ方向）
収束条件 実測データファイル３，シミュレーション入力データファイルｃ 実測データファイル４，シミュレーション入力データファイルｄ
【００３４】
工程Ｎ：移動度パラメータ 初期値 上限値 下限値 電流−電圧特性 収束条件 実測データファイルｍ，シミュレーション入力データファイルｘ 実測データファイルｎ，シミュレーション入力データファイルｙ
【００３５】本実施形態の半導体素子のシミュレーション方法によれば、上記のような条件データａからデータを１工程分ずつ読み出し、パラメータの最適値を探索する。したがって、従来、ユーザーの作業により行われていた、最適化の重み付け等の操作を、予め設定された一連の手順に沿って自動的に行うことが可能となる。
【００３６】本発明の半導体素子のシミュレーション装置および半導体素子のシミュレーション方法の実施形態は、上記の説明に限定されない。例えば、上記の実施形態の条件データａに、イオン注入以外の例えば酸化、エッチングや堆積等のプロセスのデータを用いることもできる。その他、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の変更が可能である。
【００３７】
【発明の効果】本発明の半導体素子のシミュレーション装置によれば、実測データを用いた多段階のキャリブレーションを、所定の手順に従って自動化して行うことが可能となる。本発明の半導体素子のシミュレーション方法によれば、パラメータの最適化の度合いの重み付けや、収束のしやすさ等を考慮した所定の手順に従って、実測データを用いたキャリブレーションを自動的に行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は本発明の半導体素子のシミュレーション装置のシステム構成図である。
【図２】図２は図１の計算制御部１０２の構成図である。
【図３】図３は図１のデータベース１０５の構成図である。
【図４】図４は本発明の半導体素子のシミュレーション装置の動作および本発明の半導体素子のシミュレーション方法を示すフローチャートである。
【図５】図５は従来のシミュレーション装置のシステム構成図である。
【符号の説明】
１０…測定手段、２０…登録手段、３０…検索手段、４０…モデル式抽出手段、１０１…条件入力部、１０２…計算制御部、１０３…プロセスシミュレータ、１０４…デバイスシミュレータ、１０５…データベース、１０６…データ登録部、２０１…最適値探索部、２０２…シミュレータ制御部、２０３…結果抽出部、２０４…誤差評価部、２０５…実測値データベース、２０６…シミュレーション入力ファイルデータベース。
【特許請求の範囲】
【請求項１】半導体素子の特性に関する複数のパラメータを用いて、半導体素子の特性のシミュレーションを行う少なくとも一つのシミュレータと、前記パラメータに関する複数の実測データを記憶する記憶手段と、前記実測データの少なくとも一部を用いて、少なくとも一つの前記パラメータをキャリブレーションする工程と、前記実測データの少なくとも一部を用いて、少なくとも他の一つの前記パラメータをキャリブレーションする工程を含む、複数の工程の手順を示した多段階のキャリブレーション条件が入力される条件入力部と、前記シミュレータに前記パラメータの最適値の探索を指示する計算制御手段と、前記シミュレーションの結果から特定のパラメータを抽出する結果抽出手段と、前記結果抽出手段により抽出された前記パラメータと前記実測データとの誤差を評価する誤差評価部とを有する半導体素子のシミュレーション装置。
【請求項２】前記シミュレータは半導体素子の製造工程の設計をシミュレーションするプロセスシミュレータを含む請求項１記載の半導体素子のシミュレーション装置。
【請求項３】前記シミュレータは半導体素子の電気的特性を解析するデバイスシミュレータを含む請求項１記載の半導体素子のシミュレーション装置。
【請求項４】半導体素子の特性に関する複数のパラメータの実測データを記録する工程と、前記パラメータをキャリブレーションするための複数の工程の手順を示した多段階のキャリブレーション条件を作成して入力する工程と、前記キャリブレーション条件の一工程分をシミュレータに投入し、少なくとも一つの前記パラメータの最適値を探索する工程と、前記実測データの少なくとも一部を用いて、前記パラメータをキャリブレーションする工程と、前記キャリブレーション条件の他の一工程分をシミュレータに投入し、前記パラメータの最適値を探索してから、前記実測データの少なくとも一部を用いて、前記パラメータをキャリブレーションする操作を、前記キャリブレーション条件に従って繰り返す工程とを有する半導体素子のシミュレーション方法。
【請求項５】前記シミュレータは半導体素子の製造工程の設計をシミュレーションするプロセスシミュレータを含む請求項４記載の半導体素子のシミュレーション方法。
【請求項６】前記シミュレータは半導体素子の電気的特性を解析するデバイスシミュレータを含む請求項４記載の半導体素子のシミュレーション方法。
【請求項１】半導体素子の特性に関する複数のパラメータを用いて、半導体素子の特性のシミュレーションを行う少なくとも一つのシミュレータと、前記パラメータに関する複数の実測データを記憶する記憶手段と、前記実測データの少なくとも一部を用いて、少なくとも一つの前記パラメータをキャリブレーションする工程と、前記実測データの少なくとも一部を用いて、少なくとも他の一つの前記パラメータをキャリブレーションする工程を含む、複数の工程の手順を示した多段階のキャリブレーション条件が入力される条件入力部と、前記シミュレータに前記パラメータの最適値の探索を指示する計算制御手段と、前記シミュレーションの結果から特定のパラメータを抽出する結果抽出手段と、前記結果抽出手段により抽出された前記パラメータと前記実測データとの誤差を評価する誤差評価部とを有する半導体素子のシミュレーション装置。
【請求項２】前記シミュレータは半導体素子の製造工程の設計をシミュレーションするプロセスシミュレータを含む請求項１記載の半導体素子のシミュレーション装置。
【請求項３】前記シミュレータは半導体素子の電気的特性を解析するデバイスシミュレータを含む請求項１記載の半導体素子のシミュレーション装置。
【請求項４】半導体素子の特性に関する複数のパラメータの実測データを記録する工程と、前記パラメータをキャリブレーションするための複数の工程の手順を示した多段階のキャリブレーション条件を作成して入力する工程と、前記キャリブレーション条件の一工程分をシミュレータに投入し、少なくとも一つの前記パラメータの最適値を探索する工程と、前記実測データの少なくとも一部を用いて、前記パラメータをキャリブレーションする工程と、前記キャリブレーション条件の他の一工程分をシミュレータに投入し、前記パラメータの最適値を探索してから、前記実測データの少なくとも一部を用いて、前記パラメータをキャリブレーションする操作を、前記キャリブレーション条件に従って繰り返す工程とを有する半導体素子のシミュレーション方法。
【請求項５】前記シミュレータは半導体素子の製造工程の設計をシミュレーションするプロセスシミュレータを含む請求項４記載の半導体素子のシミュレーション方法。
【請求項６】前記シミュレータは半導体素子の電気的特性を解析するデバイスシミュレータを含む請求項４記載の半導体素子のシミュレーション方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【公開番号】特開２００２−２０３７５８（Ｐ２００２−２０３７５８Ａ）
【公開日】平成１４年７月１９日（２００２．７．１９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００１−６４３（Ｐ２００１−６４３）
【出願日】平成１３年１月５日（２００１．１．５）
【出願人】（０００００２１８５）ソニー株式会社 (34,172)
【公開日】平成１４年７月１９日（２００２．７．１９）
【国際特許分類】
【出願日】平成１３年１月５日（２００１．１．５）
【出願人】（０００００２１８５）ソニー株式会社 (34,172)
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