JP3133035B2 - 拡散シミュレーション装置および拡散シミュレーション方法 - Google Patents
拡散シミュレーション装置および拡散シミュレーション方法Info
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、半導体デバイスの
製造プロセスのコンピュータシミュレーション技術に関
し、特に、不純物等の拡散シミュレーション装置及び拡
散シミュレーション方法に関するものである。
製造プロセスのコンピュータシミュレーション技術に関
し、特に、不純物等の拡散シミュレーション装置及び拡
散シミュレーション方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】半導体の不純物拡散に関するモデルはい
まだに発展の途上にある。新しい拡散モデルの開発期間
を短縮するために、Ｎ個の独立変数に関するＮ本の偏微
分方程式（移流拡散反応方程式）を設定し、その方程式
を解く枠組みとして、汎用偏微分方程式(Partial Diffe
rential Equation)ソルバー技術（例えば、W. Jungling
et. al. "Simulation of Critical IC Fabrication Pr
ocesses Using Advanced Physical and Numerical Meth
ods," IEEE Tras. Electron Devices, vol.ED-32, pp.1
56-167, 1985に開示）が開発されている。
まだに発展の途上にある。新しい拡散モデルの開発期間
を短縮するために、Ｎ個の独立変数に関するＮ本の偏微
分方程式（移流拡散反応方程式）を設定し、その方程式
を解く枠組みとして、汎用偏微分方程式(Partial Diffe
rential Equation)ソルバー技術（例えば、W. Jungling
et. al. "Simulation of Critical IC Fabrication Pr
ocesses Using Advanced Physical and Numerical Meth
ods," IEEE Tras. Electron Devices, vol.ED-32, pp.1
56-167, 1985に開示）が開発されている。
【０００３】図６は、独立変数の数を任意に設定できる
従来の汎用拡散シミュレーション装置３０のシステム構
成図である。図６において、２は拡散モデル記述部であ
り、ｎ個の独立変数から構成されるｎ変数拡散モデルを
記述し実装する。拡散モデル記述部２は、拡散モデル指
定ファイル６を読み込むことによって発生する拡散モデ
ルを切り替えることが出来る。
従来の汎用拡散シミュレーション装置３０のシステム構
成図である。図６において、２は拡散モデル記述部であ
り、ｎ個の独立変数から構成されるｎ変数拡散モデルを
記述し実装する。拡散モデル記述部２は、拡散モデル指
定ファイル６を読み込むことによって発生する拡散モデ
ルを切り替えることが出来る。
【０００４】３は偏微分方程式発生部であり、拡散モデ
ル記述部２に記述された拡散モデルに基づくｎ個の独立
変数から構成されるｎ本の偏微分方程式を記述し発生す
る。生成された偏微分方程式は、拡散温度や時間といっ
たシミュレーション条件ファイル７の内容に従って解か
れる。形状・メッシュ情報ファイルから偏微分方程式発
生部３へは、離散化に必要な形状やメッシュ情報が供給
される。
ル記述部２に記述された拡散モデルに基づくｎ個の独立
変数から構成されるｎ本の偏微分方程式を記述し発生す
る。生成された偏微分方程式は、拡散温度や時間といっ
たシミュレーション条件ファイル７の内容に従って解か
れる。形状・メッシュ情報ファイルから偏微分方程式発
生部３へは、離散化に必要な形状やメッシュ情報が供給
される。
【０００５】４は行列演算部であり、偏微分方程式発生
部３が発生した偏微分方程式の求解を行う。行列演算部
４によって求められた解は、不純物分布計算結果９とし
て記憶される。拡散シミュレーション装置は、その不純
物分布計算結果９を初期値として用いて所定のシミュレ
ーション処理を行う。
部３が発生した偏微分方程式の求解を行う。行列演算部
４によって求められた解は、不純物分布計算結果９とし
て記憶される。拡散シミュレーション装置は、その不純
物分布計算結果９を初期値として用いて所定のシミュレ
ーション処理を行う。
【０００６】図７は、上述した拡散シミュレーション装
置３０を用いることで実現されるｍ変数対応拡散シミュ
レーション装置３１、およびｎ変数対応拡散シミュレー
ション装置３２のブロック図を示す。図７に示すよう
に、従来の拡散シミュレーション装置３０によれば、変
数の数の異なる複数モデルに容易に対応することができ
る。従って、拡散シミュレーション装置３０によれば、
例えば、１変数（Fair）モデルのプログラム実装、およ
び５変数モデルのプログラム実装を容易に行うことがで
きる。
置３０を用いることで実現されるｍ変数対応拡散シミュ
レーション装置３１、およびｎ変数対応拡散シミュレー
ション装置３２のブロック図を示す。図７に示すよう
に、従来の拡散シミュレーション装置３０によれば、変
数の数の異なる複数モデルに容易に対応することができ
る。従って、拡散シミュレーション装置３０によれば、
例えば、１変数（Fair）モデルのプログラム実装、およ
び５変数モデルのプログラム実装を容易に行うことがで
きる。
【０００７】１変数（Fair)モデル（例えば、"Concentr
ation Profiles of Diffused Doants In Impurity Dopa
nt Processes in Silicon", pp.315-442, Amsterdam: N
orth-Holland 1981に開示）では、各不純物に対して全
不純物濃度ＣA T（置換位置不純物濃度と不純物‐点欠陥
ペア濃度を合わせたもの）のみが独立変数として設定さ
れ、その設定の下で拡散方程式が解かれることにより不
純物分布が求められる。
ation Profiles of Diffused Doants In Impurity Dopa
nt Processes in Silicon", pp.315-442, Amsterdam: N
orth-Holland 1981に開示）では、各不純物に対して全
不純物濃度ＣA T（置換位置不純物濃度と不純物‐点欠陥
ペア濃度を合わせたもの）のみが独立変数として設定さ
れ、その設定の下で拡散方程式が解かれることにより不
純物分布が求められる。
【０００８】このモデルの特徴は、空孔濃度や格子間シ
リコン濃度といった点欠陥濃度は熱平衡値にあると仮定
することである。上記の仮定下では、不純物と点欠陥と
の相互作用が考慮されないため、いわゆるイオン注入直
後の過渡増速拡散をモデル化できず高精度に不純物濃度
を計算することはできないが、独立変数の数が少なく各
々の拡散方程式間のカップリングも弱いため計算時間が
少なくてすむ。
リコン濃度といった点欠陥濃度は熱平衡値にあると仮定
することである。上記の仮定下では、不純物と点欠陥と
の相互作用が考慮されないため、いわゆるイオン注入直
後の過渡増速拡散をモデル化できず高精度に不純物濃度
を計算することはできないが、独立変数の数が少なく各
々の拡散方程式間のカップリングも弱いため計算時間が
少なくてすむ。
【０００９】５変数モデル（例えば、"A Quantitative
Model for the Coupled Diffusionof Phosphorus and P
oint Defects in Silicon," J. Electrochem. Soc., vo
l.139, no. 9, pp. 2628-2636, 1992）では、各不純物
に対して、置換位置不純物濃度ＣA d、空孔濃度ＣV、格
子間シリコン濃度ＣI、不純物-空孔ペア濃度ＣAV、不純
物-格子間シリコンペア濃度ＣAIの５つが独立変数とし
て設定され、不純物と点欠陥の非平衡ペア反応を考慮し
ながら拡散方程式を解くことで不純物濃度分布及び点欠
陥濃度分布が求められる。
Model for the Coupled Diffusionof Phosphorus and P
oint Defects in Silicon," J. Electrochem. Soc., vo
l.139, no. 9, pp. 2628-2636, 1992）では、各不純物
に対して、置換位置不純物濃度ＣA d、空孔濃度ＣV、格
子間シリコン濃度ＣI、不純物-空孔ペア濃度ＣAV、不純
物-格子間シリコンペア濃度ＣAIの５つが独立変数とし
て設定され、不純物と点欠陥の非平衡ペア反応を考慮し
ながら拡散方程式を解くことで不純物濃度分布及び点欠
陥濃度分布が求められる。
【００１０】このモデルの特徴は点欠陥濃度が非熱平衡
値にあると仮定することである。このような仮定下で
は、不純物と点欠陥との相互作用が考慮されるため、過
渡増速拡散をモデル化することができ不純物濃度を高精
度に計算することが可能となるが、複数の拡散方程式を
強く連立して解かなければならないため、計算時間が非
常に多くかかる。
値にあると仮定することである。このような仮定下で
は、不純物と点欠陥との相互作用が考慮されるため、過
渡増速拡散をモデル化することができ不純物濃度を高精
度に計算することが可能となるが、複数の拡散方程式を
強く連立して解かなければならないため、計算時間が非
常に多くかかる。
【００１１】半導体デバイスの実製造プロセスをコンピ
ュータシミュレーションする場合に、拡散工程において
拡散温度が高温であれば、１変数モデルでも十分な精度
を期待することができる。従って、このような場合に
は、１変数モデルを用いて短時間で高精度なシミュレー
ションを行うことが効率的である。
ュータシミュレーションする場合に、拡散工程において
拡散温度が高温であれば、１変数モデルでも十分な精度
を期待することができる。従って、このような場合に
は、１変数モデルを用いて短時間で高精度なシミュレー
ションを行うことが効率的である。
【００１２】これに対して、イオン注入直後の低温長時
間拡散については、１変数モデルでは十分な精度が期待
できない。このため、低温長時間拡散についてのシミュ
レーションは、計算時間が多くかかっても、５変数モデ
ルを用いて高精度に行う必要がある。このように、半導
体デバイスの製造プロセスをシミュレーションする場合
には、各拡散工程毎に拡散モデルを選択し、効率のよい
シミュレーションを行う必要がある。
間拡散については、１変数モデルでは十分な精度が期待
できない。このため、低温長時間拡散についてのシミュ
レーションは、計算時間が多くかかっても、５変数モデ
ルを用いて高精度に行う必要がある。このように、半導
体デバイスの製造プロセスをシミュレーションする場合
には、各拡散工程毎に拡散モデルを選択し、効率のよい
シミュレーションを行う必要がある。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
拡散シミュレーション装置３０は、変数の数が同じ拡散
シミュレーション装置で演算された不純物濃度分布しか
初期値として取り込むことができない。具体的には、ｍ
変数拡散シミュレーション装置３１の計算結果をｎ変数
拡散シミュレーション装置３２の初期値に用いることは
できない。
拡散シミュレーション装置３０は、変数の数が同じ拡散
シミュレーション装置で演算された不純物濃度分布しか
初期値として取り込むことができない。具体的には、ｍ
変数拡散シミュレーション装置３１の計算結果をｎ変数
拡散シミュレーション装置３２の初期値に用いることは
できない。
【００１４】このため、従来の汎用拡散シミュレーショ
ン装置３０では、各拡散工程毎に拡散モデルを選択する
ことが出来ず、全ての拡散工程に対して、計算時間を重
視して１変数モデルを選択するか、或いは、精度を重視
して５変数モデルを選択するかのいずれかを選択しなけ
ればならなかった。
ン装置３０では、各拡散工程毎に拡散モデルを選択する
ことが出来ず、全ての拡散工程に対して、計算時間を重
視して１変数モデルを選択するか、或いは、精度を重視
して５変数モデルを選択するかのいずれかを選択しなけ
ればならなかった。
【００１５】本発明は、上記のような課題を解決するた
めになされたもので、半導体デバイスの製造プロセス
を、効率良く、かつ、精度良くシミュレーションするこ
とのできる拡散シミュレーション装置を提供することを
第１の目的とする。また、本発明は、半導体デバイスの
製造プロセスを、効率良く、かつ、精度良くシミュレー
ションすることのできる拡散シミュレーション方法を提
供することを第２の目的とする。
めになされたもので、半導体デバイスの製造プロセス
を、効率良く、かつ、精度良くシミュレーションするこ
とのできる拡散シミュレーション装置を提供することを
第１の目的とする。また、本発明は、半導体デバイスの
製造プロセスを、効率良く、かつ、精度良くシミュレー
ションすることのできる拡散シミュレーション方法を提
供することを第２の目的とする。
【００１６】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明が講じた
解決手段は、半導体基板中の各種濃度分布を計算する拡
散シミュレーション装置であって、独立変数の数が異な
る複数の拡散モデルを記述する手段と、前記複数の拡散
モデルのそれぞれに対応した偏微分方程式を発生させる
手段と、前記偏微分方程式を解いて濃度分布の計算結果
を求める手段と、前記複数の拡散モデルのそれぞれに対
応する計算結果を、独立変数の異なる拡散モデルに対応
するデータに変換する変換手段と、を備えることを特徴
としている。
解決手段は、半導体基板中の各種濃度分布を計算する拡
散シミュレーション装置であって、独立変数の数が異な
る複数の拡散モデルを記述する手段と、前記複数の拡散
モデルのそれぞれに対応した偏微分方程式を発生させる
手段と、前記偏微分方程式を解いて濃度分布の計算結果
を求める手段と、前記複数の拡散モデルのそれぞれに対
応する計算結果を、独立変数の異なる拡散モデルに対応
するデータに変換する変換手段と、を備えることを特徴
としている。
【００１７】次に、請求項２の発明が講じた解決手段
は、請求項１に記載の拡散シミュレーション装置であっ
て、前記複数の拡散モデルは、第１乃至第Ｎの拡散モデ
ルであり、前記変換手段は、前記第１乃至第Ｎの拡散モ
デルのそれぞれに対応する計算結果に基づいて、前記第
１乃至第Ｎの拡散モデルのそれぞれに対応するデータの
全てを発生させ得ることを特徴としている。
は、請求項１に記載の拡散シミュレーション装置であっ
て、前記複数の拡散モデルは、第１乃至第Ｎの拡散モデ
ルであり、前記変換手段は、前記第１乃至第Ｎの拡散モ
デルのそれぞれに対応する計算結果に基づいて、前記第
１乃至第Ｎの拡散モデルのそれぞれに対応するデータの
全てを発生させ得ることを特徴としている。
【００１８】次に、請求項３の発明が講じた解決手段
は、半導体基板中の各種濃度分布を計算する拡散シミュ
レーション方法であって、独立変数の数が異なる複数の
拡散モデルを記述する工程と、前記複数の拡散モデルの
それぞれに対応した偏微分方程式を発生させる工程と、
前記偏微分方程式を解いて濃度分布の計算結果を求める
工程と、前記複数の拡散モデルのそれぞれに対応する計
算結果を、独立変数の異なる拡散モデルに対応するデー
タに変換する変換工程と、を備えることを特徴としてい
る。
は、半導体基板中の各種濃度分布を計算する拡散シミュ
レーション方法であって、独立変数の数が異なる複数の
拡散モデルを記述する工程と、前記複数の拡散モデルの
それぞれに対応した偏微分方程式を発生させる工程と、
前記偏微分方程式を解いて濃度分布の計算結果を求める
工程と、前記複数の拡散モデルのそれぞれに対応する計
算結果を、独立変数の異なる拡散モデルに対応するデー
タに変換する変換工程と、を備えることを特徴としてい
る。
【００１９】次に、請求項４の発明が講じた解決手段
は、請求項３に記載の拡散シミュレーション方法であっ
て、前記複数の拡散モデルは、第１乃至第Ｎの拡散モデ
ルであり、前記変換工程は、前記第１乃至第Ｎの拡散モ
デルのそれぞれに対応する計算結果に基づいて、前記第
１乃至第Ｎの拡散モデルのそれぞれに対応するデータの
全てを発生させ得ることを特徴としている。
は、請求項３に記載の拡散シミュレーション方法であっ
て、前記複数の拡散モデルは、第１乃至第Ｎの拡散モデ
ルであり、前記変換工程は、前記第１乃至第Ｎの拡散モ
デルのそれぞれに対応する計算結果に基づいて、前記第
１乃至第Ｎの拡散モデルのそれぞれに対応するデータの
全てを発生させ得ることを特徴としている。
【００２０】
【発明の実施の形態】（第１の実施形態）以下、本発明
の第１の実施形態を図１に基づいて説明する。図１は、
本実施形態の汎用拡散シミュレーション装置１のシステ
ム構成図である。図１において、２は拡散モデル記述部
であり、ｎ個の独立変数から構成されるｎ変数拡散モデ
ルを記述し実装する。拡散モデル記述部２は、拡散モデ
ル指定ファイル６を読み込むことによって発生する拡散
モデルを切り替えることが出来る。
の第１の実施形態を図１に基づいて説明する。図１は、
本実施形態の汎用拡散シミュレーション装置１のシステ
ム構成図である。図１において、２は拡散モデル記述部
であり、ｎ個の独立変数から構成されるｎ変数拡散モデ
ルを記述し実装する。拡散モデル記述部２は、拡散モデ
ル指定ファイル６を読み込むことによって発生する拡散
モデルを切り替えることが出来る。
【００２１】３は偏微分方程式発生部であり、拡散モデ
ル記述部２に記述された拡散モデルに基づくｎ個の独立
変数から構成されるｎ本の偏微分方程式を記述し発生す
る。生成された偏微分方程式は、拡散温度や時間といっ
たシミュレーション条件ファイル７の内容に従って解か
れる。形状・メッシュ情報ファイル８から偏微分方程式
発生部３へは離散化に必要な形状やメッシュ情報が供給
される。また、不純物分布計算結果ファイル９から偏微
分方程式発生部３へは、前工程（拡散工程）のシミュレ
ーションの結果、具体的には実行済みの拡散工程で実現
されている不純物濃度分布の計算結果が初期値として与
えられる。
ル記述部２に記述された拡散モデルに基づくｎ個の独立
変数から構成されるｎ本の偏微分方程式を記述し発生す
る。生成された偏微分方程式は、拡散温度や時間といっ
たシミュレーション条件ファイル７の内容に従って解か
れる。形状・メッシュ情報ファイル８から偏微分方程式
発生部３へは離散化に必要な形状やメッシュ情報が供給
される。また、不純物分布計算結果ファイル９から偏微
分方程式発生部３へは、前工程（拡散工程）のシミュレ
ーションの結果、具体的には実行済みの拡散工程で実現
されている不純物濃度分布の計算結果が初期値として与
えられる。
【００２２】４は行列演算部であり、偏微分方程式発生
部３が発生した偏微分方程式の求解を行う。行列演算部
４において所定の演算処理が実行されることにより、シ
ミュレーションの対象である拡散工程で実現される不純
物濃度分布が得られる。得られた計算結果は、不純物分
布計算結果ファイル９に記憶される。
部３が発生した偏微分方程式の求解を行う。行列演算部
４において所定の演算処理が実行されることにより、シ
ミュレーションの対象である拡散工程で実現される不純
物濃度分布が得られる。得られた計算結果は、不純物分
布計算結果ファイル９に記憶される。
【００２３】５は変数変換発生部であり、例えばｍ個の
独立変数を持つ拡散モデルに対応する計算結果である不
純物分布計算結果９を、例えばn個の独立変数を持つ拡
散モデルに対応するシミュレーションに必要な初期値に
変数変換する。なお、変数変換発生部５は指定される拡
散モデル間のすべての組み合わせに対応することが出来
る。このような構成要素からなる汎用拡散シミュレーシ
ョン装置１は、拡散モデル指定ファイル６の指示によ
り、種々の拡散モデルに対応できる状態となる。
独立変数を持つ拡散モデルに対応する計算結果である不
純物分布計算結果９を、例えばn個の独立変数を持つ拡
散モデルに対応するシミュレーションに必要な初期値に
変数変換する。なお、変数変換発生部５は指定される拡
散モデル間のすべての組み合わせに対応することが出来
る。このような構成要素からなる汎用拡散シミュレーシ
ョン装置１は、拡散モデル指定ファイル６の指示によ
り、種々の拡散モデルに対応できる状態となる。
【００２４】図２は、本実施形態の汎用拡散シミュレー
ション装置１の特徴的動作を説明するためのブロック図
を示す。図２に示すように、汎用拡散シミュレーション
装置１によれば、拡散モデル指定ファイル６（図１参
照）の指示に応じて、例えば、ｍ変数対応拡散シミュレ
ーション装置１０として機能することができると共に、
ｎ変数対応拡散シミュレーション装置１４としても機能
することができる。
ション装置１の特徴的動作を説明するためのブロック図
を示す。図２に示すように、汎用拡散シミュレーション
装置１によれば、拡散モデル指定ファイル６（図１参
照）の指示に応じて、例えば、ｍ変数対応拡散シミュレ
ーション装置１０として機能することができると共に、
ｎ変数対応拡散シミュレーション装置１４としても機能
することができる。
【００２５】図２に示す如く、汎用拡散シミュレーショ
ン装置１から発生したｍ変数対応拡散シミュレーション
装置１０は、ｍ変数対応行列演算部１１とｍ変数対応偏
微分方程式部１２とｍ変数対応変数変換部１３からな
る。一方、汎用拡散シミュレーション装置１から発生し
たｎ変数対応拡散シミュレーション装置１４は、ｎ変数
対応行列演算部１５とｎ変数対応偏微分方程式部１６と
ｎ変数対応変数変換部１７からなる。個々の拡散シミュ
レーション装置１０，１１は、それぞれ変数変換部１
３，１７を内蔵しているため、不純物分布計算ファイル
９にアクセスすることができる。
ン装置１から発生したｍ変数対応拡散シミュレーション
装置１０は、ｍ変数対応行列演算部１１とｍ変数対応偏
微分方程式部１２とｍ変数対応変数変換部１３からな
る。一方、汎用拡散シミュレーション装置１から発生し
たｎ変数対応拡散シミュレーション装置１４は、ｎ変数
対応行列演算部１５とｎ変数対応偏微分方程式部１６と
ｎ変数対応変数変換部１７からなる。個々の拡散シミュ
レーション装置１０，１１は、それぞれ変数変換部１
３，１７を内蔵しているため、不純物分布計算ファイル
９にアクセスすることができる。
【００２６】図３は、本実施形態の汎用拡散シミュレー
ション装置１の動作を説明するためのフローチャートを
示す。汎用拡散シミュレーション装置１において、図３
に示すような実製造プロセスのシミュレーションが実行
される場合、各拡散工程で拡散モデルの指定が行われ
る。汎用拡散シミュレーション装置１は、拡散モデルが
指定されると、ｍ変数拡散シミュレーション装置１０や
ｎ変数拡散シミュレーション装置１４として機能し得る
状態、すなわち、指定されたモデルが扱える状態になる
と同時に、前プロセス工程で計算された不純物分布計算
結果９を初期値として取り込む。
ション装置１の動作を説明するためのフローチャートを
示す。汎用拡散シミュレーション装置１において、図３
に示すような実製造プロセスのシミュレーションが実行
される場合、各拡散工程で拡散モデルの指定が行われ
る。汎用拡散シミュレーション装置１は、拡散モデルが
指定されると、ｍ変数拡散シミュレーション装置１０や
ｎ変数拡散シミュレーション装置１４として機能し得る
状態、すなわち、指定されたモデルが扱える状態になる
と同時に、前プロセス工程で計算された不純物分布計算
結果９を初期値として取り込む。
【００２７】図４は、前プロセス工程で得られた結果を
初期値として利用するために変数変換発生部５で実行さ
れる変数変換工程の内容を示したフローチャートであ
る。実製造プロセスのシミュレーションの際に、変数変
換工程では、先ずシミュレーション装置１が前プロセス
工程で使用した拡散モデル（例えば、ｍ変数拡散モデ
ル）が検出される。次に、シミュレーション装置１が現
プロセス工程で使用する拡散モデル（例えば、ｎ変数拡
散モデル）が指定される。
初期値として利用するために変数変換発生部５で実行さ
れる変数変換工程の内容を示したフローチャートであ
る。実製造プロセスのシミュレーションの際に、変数変
換工程では、先ずシミュレーション装置１が前プロセス
工程で使用した拡散モデル（例えば、ｍ変数拡散モデ
ル）が検出される。次に、シミュレーション装置１が現
プロセス工程で使用する拡散モデル（例えば、ｎ変数拡
散モデル）が指定される。
【００２８】次いで、現プロセス工程で使用される拡散
モデルに対応する変数変換手段（例えば、ｎ変数に対応
する変数変換手段）が選択される。最後に、前プロセス
工程の拡散モデル（例えば、ｍ変数拡散モデル）で用い
られる独立変数（例えば、Ｃｍ１、Ｃｍ２、…、Ｃｍ
ｍ）を、現プロセス工程の拡散モデル（例えば、ｎ変数
拡散モデル）で用いられる独立変数（例えば、Ｃｎ１、
Ｃｎ２、…、Ｃｎｎ）に変換する処理が実行される。こ
のような変数変換工程によれば、拡散工程が変化する毎
に、前プロセス工程で得られた結果を、適切に次のプロ
セス工程で使用し得るデータに変換することができる。
モデルに対応する変数変換手段（例えば、ｎ変数に対応
する変数変換手段）が選択される。最後に、前プロセス
工程の拡散モデル（例えば、ｍ変数拡散モデル）で用い
られる独立変数（例えば、Ｃｍ１、Ｃｍ２、…、Ｃｍ
ｍ）を、現プロセス工程の拡散モデル（例えば、ｎ変数
拡散モデル）で用いられる独立変数（例えば、Ｃｎ１、
Ｃｎ２、…、Ｃｎｎ）に変換する処理が実行される。こ
のような変数変換工程によれば、拡散工程が変化する毎
に、前プロセス工程で得られた結果を、適切に次のプロ
セス工程で使用し得るデータに変換することができる。
【００２９】上述の如く、本実施形態の汎用拡散シミュ
レーション装置１は、実製造プロセスのシミュレーショ
ンの過程で、拡散工程毎に適切な拡散モデルを設定する
と共に、拡散モデルが変更されても、前プロセス工程の
結果を初期値として次の工程のシミュレーションを行う
ことができる。このため、汎用拡散シミュレーション装
置１によれば、実製造プロセスのシミュレーションにお
いて、ある拡散工程では精度よりも計算時間を優先し、
ある拡散工程では計算時間よりも精度を優先し、全体と
して計算時間と精度のバランスをとりながら、効率的に
拡散シミュレーションを行うことができる。
レーション装置１は、実製造プロセスのシミュレーショ
ンの過程で、拡散工程毎に適切な拡散モデルを設定する
と共に、拡散モデルが変更されても、前プロセス工程の
結果を初期値として次の工程のシミュレーションを行う
ことができる。このため、汎用拡散シミュレーション装
置１によれば、実製造プロセスのシミュレーションにお
いて、ある拡散工程では精度よりも計算時間を優先し、
ある拡散工程では計算時間よりも精度を優先し、全体と
して計算時間と精度のバランスをとりながら、効率的に
拡散シミュレーションを行うことができる。
【００３０】従って、汎用拡散シミュレーション装置１
によれば、実製造プロセスに伴って半導体基板中に形成
される不純物分布濃度を短時間で精度良くシミュレーシ
ョンすることができる。尚、汎用拡散シミュレーション
装置１によれば、このような効果と共に、従来のシミュ
レーション装置が有する効果、すなわち、拡散モデルの
開発の効率化を促進するという効果も維持することがで
きる。
によれば、実製造プロセスに伴って半導体基板中に形成
される不純物分布濃度を短時間で精度良くシミュレーシ
ョンすることができる。尚、汎用拡散シミュレーション
装置１によれば、このような効果と共に、従来のシミュ
レーション装置が有する効果、すなわち、拡散モデルの
開発の効率化を促進するという効果も維持することがで
きる。
【００３１】ところで、上記の実施形態においては、シ
ミュレーションの対象が半導体基板中の不純物分布濃度
に限定されているが、シミュレーションの対象はこれに
限定されるものではなく、例えば、半導体基板中の点欠
陥濃度分布をシミュレーションの対象としてもよい。
ミュレーションの対象が半導体基板中の不純物分布濃度
に限定されているが、シミュレーションの対象はこれに
限定されるものではなく、例えば、半導体基板中の点欠
陥濃度分布をシミュレーションの対象としてもよい。
【００３２】（第２の実施形態）以下、図１と共に図５
を参照して本発明の第２の実施形態について説明する。
本実施形態の汎用拡散シミュレーション装置は、変数変
換発生部５０の内部構造を除き、第１の実施形態のシミ
ュレーション装置１と同様の構成を有している。以下、
本実施形態のシミュレーション装置も、便宜上、第１の
実施形態の場合と同様に符号１を用いて説明する。
を参照して本発明の第２の実施形態について説明する。
本実施形態の汎用拡散シミュレーション装置は、変数変
換発生部５０の内部構造を除き、第１の実施形態のシミ
ュレーション装置１と同様の構成を有している。以下、
本実施形態のシミュレーション装置も、便宜上、第１の
実施形態の場合と同様に符号１を用いて説明する。
【００３３】図５は、本実施形態の汎用拡散シミュレー
ション装置１の要素である変数変換発生部５の詳細図で
ある。図５において、１８は1変数モデル計算結果ファ
イルであり、1個の独立変数Ｃ1 1の計算結果を含む。１
９はｍ変数モデル計算結果ファイルであり、ｍ個の独立
変数Ｃm 1、Ｃm 2、・・、Ｃm mの計算結果を含む。２０は
ｎ変数モデル計算結果ファイルであり、ｎ個の独立変数
Ｃn 1、Ｃn 2、・・、Ｃ n nの計算結果を含む。２１はＮ変
数モデル計算結果ファイルであり、Ｎ個の独立変数
ＣN 1、ＣN 2、・・、ＣN Nの計算結果を含む。ここで、１
≦ｎ≦ｍ≦Ｎの関係があり、拡散モデルの独立変数の数
の最大値がＮ個である。
ション装置１の要素である変数変換発生部５の詳細図で
ある。図５において、１８は1変数モデル計算結果ファ
イルであり、1個の独立変数Ｃ1 1の計算結果を含む。１
９はｍ変数モデル計算結果ファイルであり、ｍ個の独立
変数Ｃm 1、Ｃm 2、・・、Ｃm mの計算結果を含む。２０は
ｎ変数モデル計算結果ファイルであり、ｎ個の独立変数
Ｃn 1、Ｃn 2、・・、Ｃ n nの計算結果を含む。２１はＮ変
数モデル計算結果ファイルであり、Ｎ個の独立変数
ＣN 1、ＣN 2、・・、ＣN Nの計算結果を含む。ここで、１
≦ｎ≦ｍ≦Ｎの関係があり、拡散モデルの独立変数の数
の最大値がＮ個である。
【００３４】２２は1変数モデル変換部であり、1変数モ
デル計算結果ファイル１８や、ｍ変数モデル計算結果フ
ァイル１９や、ｎ変数モデル計算結果ファイル２０や、
Ｎ変数モデル計算結果ファイル２１の内容を読み込み、
それらを1個の独立変数Ｃ1 1を含む1変数モデル初期値２
６に変換する。２３はｍ変数モデル変換部であり、１変
数モデル計算結果ファイル１８や、ｍ変数モデル計算結
果ファイル１９や、ｎ変数モデル計算結果ファイル２０
や、Ｎ変数モデル計算結果ファイル２１の内容を読み込
み、それらをｍ個の独立変数Ｃm 1、Ｃm 2、・・、Ｃm mを
含むｍ変数モデル初期値２７に変換する。
デル計算結果ファイル１８や、ｍ変数モデル計算結果フ
ァイル１９や、ｎ変数モデル計算結果ファイル２０や、
Ｎ変数モデル計算結果ファイル２１の内容を読み込み、
それらを1個の独立変数Ｃ1 1を含む1変数モデル初期値２
６に変換する。２３はｍ変数モデル変換部であり、１変
数モデル計算結果ファイル１８や、ｍ変数モデル計算結
果ファイル１９や、ｎ変数モデル計算結果ファイル２０
や、Ｎ変数モデル計算結果ファイル２１の内容を読み込
み、それらをｍ個の独立変数Ｃm 1、Ｃm 2、・・、Ｃm mを
含むｍ変数モデル初期値２７に変換する。
【００３５】同様に、２４のｎ変数モデル変換部、およ
び、２５のＮ変数モデル変換部は、１変数モデル計算結
果ファイル１８等の内容を、それぞれ、ｎ変数モデル初
期値２８、またはＮ変数モデル初期値２９に変換する。
本実施形態において、1変数モデル変換部２２、ｍ変数
モデル変換部２３、ｎ変数モデル変換部２４、およびＮ
変数モデル変換部２５は、それぞれ、上記の如くＮ通り
の変換方法を有している。
び、２５のＮ変数モデル変換部は、１変数モデル計算結
果ファイル１８等の内容を、それぞれ、ｎ変数モデル初
期値２８、またはＮ変数モデル初期値２９に変換する。
本実施形態において、1変数モデル変換部２２、ｍ変数
モデル変換部２３、ｎ変数モデル変換部２４、およびＮ
変数モデル変換部２５は、それぞれ、上記の如くＮ通り
の変換方法を有している。
【００３６】このような構成要素からなる変数変換発生
部５によれば、拡散工程のシミュレーションで使用され
る可能性のあるＮ個の拡散モデルの各々を、Ｎ個の拡散
モデルのそれぞれに変換するために必要な全ての変換方
法、すなわち、Ｎ×Ｎ個の変換方法を事前に用意するこ
とが出来る。このため、本実施形態の汎用拡散シミュレ
ーション装置１によれば、実製造プロセスに則したシミ
ュレーションを行うことができる。
部５によれば、拡散工程のシミュレーションで使用され
る可能性のあるＮ個の拡散モデルの各々を、Ｎ個の拡散
モデルのそれぞれに変換するために必要な全ての変換方
法、すなわち、Ｎ×Ｎ個の変換方法を事前に用意するこ
とが出来る。このため、本実施形態の汎用拡散シミュレ
ーション装置１によれば、実製造プロセスに則したシミ
ュレーションを行うことができる。
【００３７】
【発明の効果】請求項1または３記載の発明によれば、
複数の拡散モデルのそれぞれに対応する計算結果を、独
立変数の数の異なる他の拡散モデルに対応するデータに
変換することができる。このような変換が可能である
と、ある拡散モデルに基づいて得られた結果を、他の拡
散モデルに基づく計算の初期値として用いることが可能
となる。従って、本発明によれば、半導体基板中の不純
物濃度分布や点欠陥濃度分布を計算するための一連の拡
散シミュレーションを、拡散工程毎に最適な拡散モデル
を選択して、精度良く短時間で効率良く行うことができ
る。
複数の拡散モデルのそれぞれに対応する計算結果を、独
立変数の数の異なる他の拡散モデルに対応するデータに
変換することができる。このような変換が可能である
と、ある拡散モデルに基づいて得られた結果を、他の拡
散モデルに基づく計算の初期値として用いることが可能
となる。従って、本発明によれば、半導体基板中の不純
物濃度分布や点欠陥濃度分布を計算するための一連の拡
散シミュレーションを、拡散工程毎に最適な拡散モデル
を選択して、精度良く短時間で効率良く行うことができ
る。
【００３８】請求項２または４記載の発明によれば、拡
散シミュレーション装置に組み込まれたＮ個の拡散モデ
ルに対応するデータを、相互に変換するうえで必要な全
ての変換方法を事前に用意することが出来る。このた
め、本発明によれば、実製造プロセスに則した高精度な
シミュレーションを短時間で実行することができる。
散シミュレーション装置に組み込まれたＮ個の拡散モデ
ルに対応するデータを、相互に変換するうえで必要な全
ての変換方法を事前に用意することが出来る。このた
め、本発明によれば、実製造プロセスに則した高精度な
シミュレーションを短時間で実行することができる。
【図１】 本発明の第１の実施形態に係る汎用拡散シミ
ュレーション装置のシステム構成図である。
ュレーション装置のシステム構成図である。
【図２】 本発明の第１の実施形態に係る汎用拡散シミ
ュレーション装置の機能を説明するためのブロック図で
ある。
ュレーション装置の機能を説明するためのブロック図で
ある。
【図３】 本発明の第１の実施形態に係る汎用拡散シミ
ュレーション装置の動作を説明するための図である。
ュレーション装置の動作を説明するための図である。
【図４】 本発明の第１の実施形態に係る汎用拡散シミ
ュレーション装置で実行される変数変換工程の内容を説
明するための図である。
ュレーション装置で実行される変数変換工程の内容を説
明するための図である。
【図５】 本発明の第２の実施形態に係る汎用拡散シミ
ュレーション装置が備える変数変換発生部を詳細に表す
図である。
ュレーション装置が備える変数変換発生部を詳細に表す
図である。
【図６】 従来の汎用拡散シミュレーション装置のシス
テム構成図である。
テム構成図である。
【図７】 従来の汎用拡散シミュレーション装置の機能
を説明するためのブロック図である。
を説明するためのブロック図である。
１ 汎用拡散シミュレーション装置 ２ 拡散モデル記述部 ３ 偏微分方程式発生部 ４ 行列演算部 ５ 変数変換発生部 ６ 拡散モデル指定ファイル ７ シミュレーション条件ファイル ８ 形状・メッシュ情報ファイル ９ 不純物分布計算結果ファイル １０ ｍ変数対応拡散シミュレーション装置 １１ ｍ変数対応行列演算部 １２ ｍ変数対応偏微分方程式部 １３ ｍ変数対応変数変換部 １４ ｎ変数対応拡散シミュレーション装置 １５ ｎ変数対応行列演算部 １６ ｎ変数対応偏微分方程式部 １７ ｎ変数対応変数変換部 １８ 変数モデル計算結果ファイル １９ ｍ変数モデル計算結果ファイル ２０ ｎ変数モデル計算結果ファイル ２１ Ｎ変数モデル計算結果ファイル ２２ １変数対応変数変換部 ２３ ｍ変数対応変数変換部 ２４ ｎ変数対応変数変換部 ２５ Ｎ変数対応変数変換部 ２６ １変数モデル初期値ファイル ２７ ｍ変数モデル初期値ファイル ２８ ｎ変数モデル初期値ファイル ２９ Ｎ変数モデル初期値ファイル
Claims (4)
- 【請求項１】 半導体基板中の各種濃度分布を計算する
拡散シミュレーション装置であって、 独立変数の数が異なる複数の拡散モデルを記述する手段
と、 前記複数の拡散モデルのそれぞれに対応した偏微分方程
式を発生させる手段と、 前記偏微分方程式を解いて濃度分布の計算結果を求める
手段と、 前記複数の拡散モデルのそれぞれに対応する計算結果
を、独立変数の異なる拡散モデルに対応するデータに変
換する変換手段と、 を備えることを特徴とする拡散シミュレーション装置。 - 【請求項２】 前記複数の拡散モデルは、第１乃至第Ｎ
の拡散モデルであり、 前記変換手段は、前記第１乃至第Ｎの拡散モデルのそれ
ぞれに対応する計算結果に基づいて、前記第１乃至第Ｎ
の拡散モデルのそれぞれに対応するデータの全てを発生
させ得ることを特徴とする請求項１に記載の拡散シミュ
レーション装置。 - 【請求項３】 半導体基板中の各種濃度分布を計算する
拡散シミュレーション方法であって、 独立変数の数が異なる複数の拡散モデルを記述する工程
と、 前記複数の拡散モデルのそれぞれに対応した偏微分方程
式を発生させる工程と、 前記偏微分方程式を解いて濃度分布の計算結果を求める
工程と、 前記複数の拡散モデルのそれぞれに対応する計算結果
を、独立変数の異なる拡散モデルに対応するデータに変
換する変換工程と、 を備えることを特徴とする拡散シミュレーション方法。 - 【請求項４】 前記複数の拡散モデルは、第１乃至第Ｎ
の拡散モデルであり、 前記変換工程は、前記第１乃至第Ｎの拡散モデルのそれ
ぞれに対応する計算結果に基づいて、前記第１乃至第Ｎ
の拡散モデルのそれぞれに対応するデータの全てを発生
させ得ることを特徴とする請求項３に記載の拡散シミュ
レーション方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11091486A JP3133035B2 (ja) | 1999-03-31 | 1999-03-31 | 拡散シミュレーション装置および拡散シミュレーション方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11091486A JP3133035B2 (ja) | 1999-03-31 | 1999-03-31 | 拡散シミュレーション装置および拡散シミュレーション方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000286203A JP2000286203A (ja) | 2000-10-13 |
| JP3133035B2 true JP3133035B2 (ja) | 2001-02-05 |
Family
ID=14027753
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11091486A Expired - Fee Related JP3133035B2 (ja) | 1999-03-31 | 1999-03-31 | 拡散シミュレーション装置および拡散シミュレーション方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3133035B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5709216B2 (ja) | 2011-05-26 | 2015-04-30 | 富士通株式会社 | 画像処理プログラム、方法及び装置 |
-
1999
- 1999-03-31 JP JP11091486A patent/JP3133035B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2000286203A (ja) | 2000-10-13 |
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