CN102999666A - 一种基于仿真的单粒子效应截面获取方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于仿真的单粒子效应截面获取方法，设定器件的实际材料结构、几何结构、掺杂参数，实现完整的器件模型；进行半导体特性数值计算，求解扩散漂移方程、泊松方程以及载流子连续方程，获取器件的电学特征曲线；开展单粒子效应器件模型关键电学参数校准，使器件电学符合理论预期；所述关键电学参数包括晶体管转移特性曲线和存储器延迟特性曲线。本发明提出了基于数值计算的单粒子效应截面获取方法，可以定位单粒子效应错误的位置，可以实现器件的布线、尺寸与器件工艺参数与单粒子效应敏感性的关系，可以在设计阶段就实现单粒子效应性能的验证。

Description

一种基于仿真的单粒子效应截面获取方法

技术领域

本发明涉及一种单粒子效应评估方法，特别是涉及一种基于仿真的单粒子效应截面获取方法，属于微电子技术领域、抗辐射加固技术领域。

背景技术

随着微电子技术的不断发展，电子自动化设计工具不断成熟，并成为集成电路研发的先决条件之一。其中集成电路制造与加工的模拟技术是以实际制造过程为依据建立响应的数学物理模型，将工艺、器件的物理特性等仿真分析集成一体。工艺与器件仿真技术已经成为IC制造工艺分析的核心手段。

单粒子效应是指高能带电粒子在穿过微电子器件时，在器件内部敏感区产生电子-空穴对，这些电荷被灵敏器件电极收集后，造成器件逻辑状态的非正常改变或器件损坏。由于这种效应是单个粒子作用的结果，因此称为单粒子效应或单粒子事件。空间辐射环境中的高能质子、中子、α粒子、重离子等都能导致航天器电子系统中的半导体器件发生单粒子效应，严重影响航天器的可靠性和寿命。除了空间高能粒子以外，各种核辐射、电磁辐射环境也是造成单粒子效应的重要原因。

在空间辐射环境下工作的半导体器件单粒子效应对航天系统的可靠性有重要影响。单粒子效应却表现得更严重，以往大尺寸器件中不明显的效应，例如单粒子多位翻转、单粒子硬损伤等也突出成为新的损伤机制。单粒子效应是空间应用静态随机存储器所面临的主要威胁，SRAM单粒子翻转效应是单个粒子入射以后在节点引起瞬态电流，导致逻辑状态翻转的现象。

目前单粒子效应的截面获取方法是基于地面模拟试验的方法实现。例如申请号为200910045425.X、名称为现场可编程逻辑门阵列中单粒子翻转的检测方法和装置的专利，以及申请号为200810114876.3名称为空间处理器单粒子实验测试系统及方法的专利，是利用地面重离子加速器开展单粒子效应模拟试验，从而获取单粒子效应的相关数据，实现单粒子效应的评估。基于地面模拟试验开展的单粒子效应依赖于国内重离子源的限制，束流时间无法保证。同时基于地面模拟实验开展的单粒子效应评估工作无法定位单粒子故障敏感位置，无法定量分析故障的机制机理。基于地面模拟试验的单粒子效应截面获取方法具有明显的不足。

半导体器件单粒子效应评估工作急需一种理论的截面获取方法，以降低现行实验考核方法的时间、金钱消耗，同时突破国内地面模拟试验设备的限制。

发明内容

本发明提出了一种基于仿真的存储器单粒子效应截面获取方法，该方法可以准确计评估存储器单粒子效应，定位单粒子翻效应的灵敏区域，相比于现行的基于地面模拟试验的单粒子效应模拟方法，具有节省时间、经费，不受重离子加速器束流时间限制，便于加固设计改进的特点。

本发明的解决方案是：

一种基于仿真的单粒子效应截面获取方法，其特殊之处在于：包括以下步骤：

S1】设定器件的实际材料结构、几何结构、掺杂参数，实现完整的器件模型；

S2】进行半导体特性数值计算，求解扩散漂移方程、泊松方程以及载流子连续方程，获取器件的电学特征曲线；

所述扩散漂移方程、泊松方程以及载流子连续方程如下所示：

$\mathrm{\ϵ}{\▿}^2\mathrm{\ψ}=-q(p-n+N_D^{+}-N_D^{-})$

$\frac{\∂n}{\∂t}=G_n-R_n+\frac{1}{q}\▿\·J_n,\frac{\∂p}{\∂t}=G_p-R_p-\frac{1}{q}\▿\·J_p$

${\stackrel{\→}{J}}_n=\mathrm{qn}{\mathrm{\μ}}_n\stackrel{\→}{E}+q{D}_n\▿n,{\stackrel{\→}{J}}_p=\mathrm{qp}{\mathrm{\μ}}_p\stackrel{\→}{E}+q{D}_p\▿p$

其中：

和

是分别指电子电流密度和空穴电流密度；

是指电场密度；

R_n和R_p是分别指电子和空穴的产生率；

G_n和G_p是分别指电子和空穴的复合率；

n是电子密度；

p是空穴密度；

q为电子电量；

μ_n和μ_p分别指电子和空穴的迁移率；

D_n和D_p是分别指电子和空穴的扩散系数；

S3】开展单粒子效应器件模型关键电学参数校准，使器件电学符合理论预期；所述关键电学参数包括晶体管转移特性曲线和存储器延迟特性曲线；

S4】开展单粒子效应器件模型关键工艺参数校准，使器件单粒子效应电荷收集脉冲电流与理论模型一致；所述关键工艺参数包括器件衬底厚度、阱深、横向隔离区域参数；

S5】在器件模型的表面开展对粒子入射位置进行随机抽样，在随机抽样得到的入射位置上开展添加单粒子效应物理模型的半导体器件数值计算，从而获取该粒子单粒子效应灵敏区域的位置；

S6】在该单粒子效应灵敏区域的位置附近逐点开展单粒子效应半导体器件数值仿真，即单粒子效应数值仿真的遍历抽样，从而获取该粒子单粒子效应灵敏区域的形状和大小；

S7】在利用步骤S5、S6获取的粒子单粒子效应灵敏区域内进行更高密度的逐点单粒子效应数值仿真，获取低能粒子的单粒子效应灵敏区域的位置和大小；

S8】根据获取的单粒子效应灵敏区域图形，统计不同粒子引起的单粒子效应截面，采用威布尔方法拟合单粒子翻转效应灵敏性随粒子入射粒子的曲线，实现半导体器件单粒子效应特性评估。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1、本发明提出了基于数值计算的单粒子效应截面获取方法，可以定位单粒子效应错误的位置，可以实现器件的布线、尺寸与器件工艺参数与单粒子效应敏感性的关系，可以在设计阶段就实现单粒子效应性能的验证。

2、本发明提出了通过仿真实现半导体器件单粒子效应截面获取方法，解决了基于地面模拟试验的单粒子效应截面获取方法中重离子束流时间紧张的问题，弥补了地面模拟试验中粒子LET值不足够高的缺点，节省了试验经费和时间。

3、本发明提出了关键电学特性、关键工艺参数分别校准的方法，适用于单粒子效应数值仿真器件模型校准，该方法回避了常规器件模型冗繁的模型校准问题，保证了单粒子效应器件模型校准的效率和准确度。

4、本发明提出了在半导体器件数值模型上入射位置随机抽样与遍历抽样相结合的抽样方式，提高了单粒子效应数值仿真的效率，同时保证了单粒子效应截面的准确性。

5、本发明针对低能粒子的单粒子效应截面获取方法，提出了在高能粒子敏感区域内二次抽样的方法解决了数值计算中降低了低能粒子单粒子效应截面误差大的问题，提高了单粒子效应评估的效率。

附图说明

图1为本发明基于仿真的单粒子效应截面获取方法的流程图；

图2为本发明中建立的材料、几何结构和掺杂模型示意图；

图3为本发明半导体器件模型校准基本流程；

图4为本发明单粒子效应器件模型关键电学特性；其中，上图是展示的是金属氧化物晶体管转移特性曲线，用于表征晶体管电流驱动能力，下图展示的是存储单元节点电压响应曲线，用于表征存储单元的延迟特性；

图5为本发明半导体器件模型中关键工艺参数校准的示意图；

图6为高LET值粒子引起单粒子效应的抽样示意图；

图7为低LET值粒子引起单粒子效应的二次抽样示意图；

图8为单粒子效应特性曲线示意图。

具体实施方式

本发明提供了一种基于仿真的单粒子效应截面获取方法，实现了单粒子效应理论评估。

图1是本发明基于仿真的单粒子效应截面获取方法的流程图。

步骤S1实现器件的实际材料结构、几何结构和掺杂参数即器件模型，建立器件结构的方式有两种，第一，利用工艺仿真工具来生成器件，这也是半导体生产厂家为了改进工艺线、掌握工艺对器件结构的影响所采用的方法。第二，利用特定语言编辑实现，器件编辑需要人为地确定器件的空间尺寸和掺杂。

图2是本发明建立包含材料结构、几何结构和掺杂参数的器件模型。材料结构是决定单粒子效应中入射粒子产生电子空穴数量的重要因素，本发明所建立的器件模型要包括硅材料、二氧化硅材料、以及铝、钛、钨金属材料。其中硅是半导体材料，是半导体器件的核心、铝和钛用于同层的电极之间互联，而钨材料主要用于不同金属层之间的互联。尤其钨作为一种重金属，对入射粒子能量影响较大，从而对单粒子效应特性有较大影响。

步骤S2开展半导体数值计算，获取步骤S1所建器件模型的电学特征曲线。半导体器件仿真中最常用的输运模型（Transport model）就是漂移扩散模型（Drift-Diffusion model），扩散漂移输运方程与Poisson方程、载流子连续性方程组成半导体器件模拟的基本方程组，如下所示：

$\mathrm{\ϵ}{\▿}^2\mathrm{\ψ}=-q(p-n+N_D^{+}-N_D^{-})$

$\frac{\∂n}{\∂t}=G_n-R_n+\frac{1}{q}\▿\·J_n,\frac{\∂p}{\∂t}=G_p-R_p-\frac{1}{q}\▿\·J_p$

${\stackrel{\→}{J}}_n=\mathrm{qn}{\mathrm{\μ}}_n\stackrel{\→}{E}+q{D}_n\▿n,{\stackrel{\→}{J}}_p=\mathrm{qp}{\mathrm{\μ}}_p\stackrel{\→}{E}+q{D}_p\▿p$

在该方程中和

是分别指电子电流密度和空穴电流密度；

是指电场密度；R_n和R_p是分别指电子和空穴的产生率；G_n和G_p是分别指电子和空穴的复合率；n是电子密度；p是空穴密度；q为电子电量；μ_n和μ_p分别指电子和空穴的迁移率；D_n和D_p是分别指电子和空穴的扩散系数。

步骤S3开展关键电学参数校准，使器件电学符合理论预期。开展关键电学参数即晶体管转移特性曲线、存储器延迟特性曲线校准，使器件电学符合理论预期。图3所示为仿真模型校准的示意图。

金属氧化物半导体器件的电学特性曲线包含多种特性例如转移特性、输出特性、亚阈值特性、电容特性。而由金属氧化物半导体器件组成存储器单元具有更加复杂的电容电压，电流电压特性。本发明根据单粒子效应特性提出的关键电学参数是指晶体管的驱动能力、存储单元的延迟特性，如图4所示。

图4上图是展示的是金属氧化物晶体管转移特性曲线，用于表征晶体管电流驱动能力。图4下图展示的是存储单元节点电压响应曲线，用于表征存储单元的延迟特性。电学参数校准是指调整模型的掺杂参数，使得模型的特性曲线与理想曲线一致。本发明中调整源漏区域的掺杂、沟道区域的掺杂以及栅氧层厚度实现转移特性曲线的调整，如图5所示。

步骤S4开展器件模型关键工艺参数即器件衬底厚度、阱深、横向隔离区域参数的调整，使得器件单粒子效应电荷收集脉冲电流与理论模型一直。如图3所示，器件模型关键工艺参数校准是在器件模型关键电学参数校准完成后，调整器件工艺中相关参数，以提高单粒子效应仿真中电荷收集准确度。本发明中提出的关键工艺参数是指外延层厚度、掺杂，如图5所示，但却对单粒子效应电荷收集有重要影响。

步骤S5为在器件模型的表面开展对粒子入射位置进行随机抽样，在随机抽样得到的入射位置上开展添加单粒子效应物理模型的半导体器件数值计算，从而获取该粒子单粒子效应灵敏区域的位置。

如图6所示，图中立方体是本发明所建立器件模型。本发明提出了一种适合于单粒子效应仿真的随机抽样与遍历抽样相结合的单粒子效应入射位置抽样方式。

随机抽样是在器件表面分成若干等面积的区域，随机抽取其中的某些区域，将其中心作为入射粒子的入射位置。这种随机抽样方式最接近空间实际辐射环境或加速器粒子束环境。通过伪随机方法在数值模型的表面选取一定数量的入射位置，抽样数量要占整个器件表面的等面积区域数量的十分之一以上，以保证随机抽样后的入射位置覆盖整个器件数值模型。

在随机抽样的得到的每一位置入射粒子，开展单粒子效应数值仿真，并查看该入射位置入射的某种能量的粒子是否会引起单粒子效应，从而确定该随机抽样的入射位置是否是该入射粒子的单粒子效应灵敏位置。

步骤S6在发生单粒子效应的入射位置附近逐点开展单粒子效应半导体器件数值仿真，即单粒子效应数值仿真的遍历抽样，从而获取该粒子单粒子效应灵敏区域的形状和大小。利用步骤S5中随机抽样单粒子数值仿真中获取的单粒子效应敏感位置附近一定区域内的每一入射位置开展仿真计算，即对粒子入射位置进行遍历抽样，当单粒子效应的灵敏区域图像称闭合状，并不再变化，则在该敏感位置附近的效应灵敏图像获取成功。图6所示黑色区域是粒子引起的单粒子效应灵敏区域。

步骤S7评估低能粒子引起的单粒子效应时，在利用步骤5、6获取的高能粒子单粒子效应灵敏区域内进行更高密度的逐点单粒子效应数值仿真，即二次抽样，从而获取低能粒子的单粒子效应灵敏区域的位置和大小。

由于低能粒子引起的单粒子效应截面较高能粒子存在数量级的差别，低能粒子引起的单粒子效应灵敏图像远小于高能粒子的灵敏图像，因此采用上述的高能粒子单粒子效应截面获取方法会造成严重的误差。图6是本发明提出了低能粒子在高能粒子灵敏区域内的二次抽样示意图。

低能粒子的入射位置的二次抽样是指在所述步骤S5高LET值的单粒子效应灵敏区域，重新划分成若干等面积区域，如图7所示。图7所示的三维结构是图6中单粒子效应灵敏区域分布，在图7表面进行抽样，并进行单粒子效应仿真，可以准确获取低LET引起单粒子效应的灵敏区域。

步骤S8根据获取的单粒子效应灵敏区域图形，统计不同粒子引起的单粒子效应截面，采用威布尔方法拟合单粒子效应截面随粒子入射粒子的曲线，实现半导体器件单粒子效应特性。图8是利用数值仿真获取的单粒子效应特性曲线示意图。

Claims (1)

1.一种基于仿真的单粒子效应截面获取方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1】设定器件的实际材料结构、几何结构、掺杂参数，实现完整的器件模型；

S2】进行半导体特性数值计算，求解扩散漂移方程、泊松方程以及载流子连续方程，获取器件的电学特征曲线；

所述扩散漂移方程、泊松方程以及载流子连续方程如下所示：

$\mathrm{\ϵ}{\▿}^2\mathrm{\ψ}=-q(p-n+N_D^{+}-N_D^{-})$

$\frac{\∂n}{\∂t}=G_n-R_n+\frac{1}{q}\▿\·J_n,\frac{\∂p}{\∂t}=G_p-R_p-\frac{1}{q}\▿\·J_p$

${\stackrel{\→}{J}}_n=\mathrm{qn}{\mathrm{\μ}}_n\stackrel{\→}{E}+q{D}_n\▿n,{\stackrel{\→}{J}}_p=\mathrm{qp}{\mathrm{\μ}}_p\stackrel{\→}{E}+q{D}_p\▿p$

其中：

和

是分别指电子电流密度和空穴电流密度；

是指电场密度；

R_n和R_p是分别指电子和空穴的产生率；

G_n和G_p是分别指电子和空穴的复合率；

n是电子密度；

p是空穴密度；

q为电子电量；

μ_n和μ_p分别指电子和空穴的迁移率；

D_n和D_p是分别指电子和空穴的扩散系数；

S3】开展单粒子效应器件模型关键电学参数校准，使器件电学符合理论预期；所述关键电学参数包括晶体管转移特性曲线和存储器延迟特性曲线；

S4】开展单粒子效应器件模型关键工艺参数校准，使器件单粒子效应电荷收集脉冲电流与理论模型一致；所述关键工艺参数包括器件衬底厚度、阱深、横向隔离区域参数；

S5】在器件模型的表面开展对粒子入射位置进行随机抽样，在随机抽样得到的入射位置上开展添加单粒子效应物理模型的半导体器件数值计算，从而获取该粒子单粒子效应灵敏区域的位置；

S6】在该单粒子效应灵敏区域的位置附近逐点开展单粒子效应半导体器件数值仿真，即单粒子效应数值仿真的遍历抽样，从而获取该粒子单粒子效应灵敏区域的形状和大小；

S7】在利用步骤S5、S6获取的粒子单粒子效应灵敏区域内进行更高密度的逐点单粒子效应数值仿真，获取低能粒子的单粒子效应灵敏区域的位置和大小；

S8】根据获取的单粒子效应灵敏区域图形，统计不同粒子引起的单粒子效应截面，采用威布尔方法拟合单粒子翻转效应灵敏性随粒子入射粒子的曲线，实现半导体器件单粒子效应特性评估。

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