JP6693133B2 - 成膜シミュレーション方法、プログラム、および半導体加工システム - Google Patents
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Description
本開示は、成膜シミュレーション方法、プログラム、および半導体加工システムに関する。
近年、半導体素子の特性を向上させることが増々求められている。ここで、半導体素子の特性を向上させるには、成膜プロセスを最適化することにより、成膜される膜の被覆性、および膜質（例えば、密度、欠陥密度、透水性、および密着性など）を適切に制御することが重要である。
ここで、成膜される膜の種々の特性を予測する技術として、様々な成膜シミュレーション技術が提案されている。
例えば、下記の非特許文献１には、入射ガスの流量に関する情報を用いて、入射ガス粒子の成膜面での付着位置をモンテカルロ法で解くことで、成膜される膜の成膜速度、および被覆性を計算する技術が開示されている。
また、第一原理計算または分子動力学（Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｄｙｎａｍｉｃｓ：ＭＤ）計算を用いて、原子１個１個の挙動を詳細に解析することにより、成膜される膜の膜質を数ナノメートルの領域で予測することが提案されている。
Ｓｔｅｖｅ Ｋ． Ｄｅｗ， ｅｔ． ａｌ 「ＩＥＥＥ ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ ＯＮ ＥＬＥＣＴＲＯＮ ＤＥＶＩＣＥＳ」， １９９２ ｖｏｌ．３９， Ｎｏ．７， ｐ．１５９９
ただし、非特許文献１に開示された技術では、成膜される膜の被覆性をマイクロメートルの領域で予測することは可能であるが、成膜される膜の膜質を予測することは困難であった。また、第一原理計算またはＭＤ計算を用いた解析では、成膜される膜の膜質を数マイクロメートルの領域で予測することは、膨大な費用および時間が必要となるため、現実的ではなかった。
そこで、マイクロメートルの範囲にて、成膜される膜の膜質を予測することが可能な成膜シミュレーション方法が求められていた。
本開示によれば、演算装置を用いて、成膜面の表面の活性化エネルギーに基づいて、前記成膜面に入射する原料粒子の各々が前記成膜面上でマイグレーションする位置を計算することと、所定量の前記原料粒子のマイグレーション位置を計算するたびに、所定量の前記原料粒子のマイグレーション位置に基づいて、前記成膜面上に前記原料粒子にて形成される膜の欠陥に関する情報を計算することと、前記膜の欠陥に関する情報に基づいて、前記原料粒子にて形成される膜の表面の活性化エネルギーを計算することと、を含み、前記原料粒子の各々のマイグレーション位置の計算には、直前に計算された膜の表面の活性化エネルギーが用いられる、成膜シミュレーション方法が提供される。
また、本開示によれば、コンピュータを成膜面の表面の活性化エネルギーに基づいて、前記成膜面に入射する原料粒子の各々が前記成膜面上でマイグレーションする位置を計算するマイグレーション演算部と、前記マイグレーション演算部によって、所定量の前記原料粒子のマイグレーション位置が計算されるたびに、所定量の前記原料粒子のマイグレーション位置に基づいて、前記成膜面上に前記原料粒子にて形成される膜の欠陥に関する情報を計算するモフォロジー演算部と、前記膜の欠陥に関する情報に基づいて、前記原料粒子にて形成される膜の表面の活性化エネルギーを計算するエネルギー演算部と、として機能させ、前記マイグレーション演算部は、前記エネルギー演算部によって直前に計算された膜の表面の活性化エネルギーを用いる、プログラムが提供される。
また、本開示によれば、成膜面の表面の活性化エネルギーに基づいて、前記成膜面に入射する原料粒子の各々が前記成膜面上でマイグレーションする位置を計算するマイグレーション演算部と、所定量の前記原料粒子のマイグレーション位置が計算されるたびに、所定量の前記原料粒子のマイグレーション位置に基づいて、前記成膜面上に前記原料粒子にて形成される膜の欠陥に関する情報を計算するモフォロジー演算部と、前記膜の欠陥に関する情報に基づいて、前記原料粒子にて形成される膜の表面の活性化エネルギーを計算するエネルギー演算部と、を備え、前記マイグレーション演算部は、前記エネルギー演算部によって直前に計算された膜の表面の活性化エネルギーを用いる、半導体加工システムが提供される。
本開示によれば、成膜中の膜の膜質分布の変化を反映させながら、膜のモフォロジーを計算することが可能である。
以上説明したように本開示によれば、成膜される膜の膜質をマイクロメートルの範囲で予測することが可能である。
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．第１の実施形態
１．１．概略
１．２．成膜シミュレーション方法の流れ
１．３．他のシミュレーションとの連動
１．４．具体例
２．第２の実施形態
２．１．概略
２．２．成膜シミュレーション装置の構成例
２．３．ハードウェア構成例
３．第３の実施形態
３．１．概要
３．２．半導体加工システムの構成例
４．まとめ
１．第１の実施形態
１．１．概略
１．２．成膜シミュレーション方法の流れ
１．３．他のシミュレーションとの連動
１．４．具体例
２．第２の実施形態
２．１．概略
２．２．成膜シミュレーション装置の構成例
２．３．ハードウェア構成例
３．第３の実施形態
３．１．概要
３．２．半導体加工システムの構成例
４．まとめ
＜＜１．第１の実施形態＞＞
＜１．１．概略＞
まず、図１を参照して、本開示の第１の実施形態に係る成膜シミュレーション方法の概略について説明する。図１は、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法で扱われる成膜方法を説明する説明図である。
＜１．１．概略＞
まず、図１を参照して、本開示の第１の実施形態に係る成膜シミュレーション方法の概略について説明する。図１は、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法で扱われる成膜方法を説明する説明図である。
図１に示すように、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法では、成膜対象５の成膜面に対して、原料粒子１を投射し、原料粒子１からなる膜３を形成する成膜方法を扱う。
具体的には、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法は、各種蒸着法を扱い、成膜される膜の膜質分布を予測するものである。本実施形態に係る成膜シミュレーション方法で扱うことが可能な成膜方法としては、例えば、抵抗加熱蒸着法、電子ビーム蒸着法、分子線エピタキシー法、イオンプレーティング法、およびスパッタリング法などの物理蒸着法（Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｖａｐｏｒ Ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ：ＰＶＤ）、ならびに熱またはプラズマ化学気相蒸着法、原子層堆積法（Ａｔｏｍｉｃ Ｌａｙｅｒ Ｄｅｐｏｓｉｓｉｏｎ：ＡＬＤ）、有機金属気相成長法などの化学蒸着法（Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｖａｐｏｒ Ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ：ＣＶＤ）などを例示することができる。
原料粒子１は、例えば、原子、分子、またはこれらを電離させたイオンである。原料粒子１は、成膜チャンバに導入された原料ガスを熱またはプラズマ等を用いて分解または電離することで形成されてもよく、金属ターゲットに希ガス原子等を衝突させることで形成されてもよい。
また、原料粒子１は、１種であってもよく、２種以上であってもよい。すなわち、膜３は、単一の原料から形成された膜であってもよく、複数の原料を反応させることで形成された膜であってもよい。
成膜対象５は、例えば、金属基板、半導体基板、ガラス基板、石英基板、または樹脂基板などである。成膜対象５の成膜面の表面の形状および材質は、特に限定されない。例えば、成膜対象５の成膜面には、薄膜が形成されていてもよく、微細構造が形成されていてもよい。
成膜対象５に成膜される膜３は、例えば、数マイクロメートル程度の膜厚の薄膜である。また、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法にて扱うことが可能な領域の大きさは、例えば、一辺の長さが数マイクロメートル程度の領域である。
本実施形態に係る成膜シミュレーション方法によれば、上述した成膜方法において、成膜される膜３の密度、欠陥密度および透水性などのミクロな性質を数マイクロメートルの範囲にて予測することが可能である。
＜１．２．成膜シミュレーション方法の流れ＞
続いて、図２を参照して、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法の流れについて説明する。図２は、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法の流れを示すフローチャート図である。
続いて、図２を参照して、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法の流れについて説明する。図２は、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法の流れを示すフローチャート図である。
図２に示すように、まず、成膜の初期条件が設定される（Ｓ１０１）。成膜の初期条件とは、具体的には、成膜条件に関する情報、および成膜面に関する情報などを含む。成膜条件に関する情報は、例えば、成膜方法、成膜温度、成膜時の印加パワー、成膜圧力、成膜時間、および成膜速度などの情報であり、成膜面に関する情報は、例えば、成膜面の材質および形状などの情報である。
例えば、成膜方法がガスを原料とする蒸着方法である場合、Ｓ１０１では、成膜条件に関する情報として、ガス種、ガスフラックス量、成膜温度、成膜時の印加パワー、成膜圧力、および成膜時間等が設定されてもよい。また、成膜面に関する情報として、成膜面の材質および形状が設定されてもよい。
また、後述するように、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法では、成膜の進行に伴い、所定量の原料粒子が成膜面に投射されるたびに、成膜される膜のモフォロジーおよび膜質分布等が計算される。そこで、Ｓ１０１では、初期条件として、成膜される膜のモフォロジーおよび膜質分布等を計算する時間ステップが設定されてもよい。
次に、原料粒子が成膜面に仮想的に投射される（Ｓ１０３）。原料粒子の投射方向および投射位置は、例えば、モンテカルロ法を用いて決定される。なお、成膜方法が等方的な成膜方法（例えば、ＣＶＤなど）である場合、原料粒子の投射方向は、ランダムに決定される。また、成膜方法が異方的な成膜方法（例えば、ＰＶＤなど）である場合、原料粒子の投射方向は、成膜方向に基づいた方向性を有するように決定される。例えば、原料粒子の投射方向は、成膜面に対する垂直方向を中心値とするガウシアン分布を有するように決定されてもよい。
続いて、成膜面に投射した原料粒子が成膜面に付着するか否かを判定する（Ｓ１０５）。投射された原料粒子は、所定の付着確率で成膜面に付着する（Ｓ１０５／Ｙｅｓ）。なお、付着されない原料粒子は、成膜面の表面で反射される（Ｓ１０５／Ｎｏ）ため、成膜には寄与しない。成膜面に対する原料粒子の付着確率は、原料粒子の種類および投射速度、ならびに成膜面の材質および反応性などに基づいて適切に設定されるが、例えば、０．１以上１．０以下の範囲で設定されてもよい。
次に、成膜面に付着した原料粒子のマイグレーション位置が計算される（Ｓ１０７）。成膜面に付着した原料粒子は、成膜面の表面でマイグレーションした後、最終的な付着位置にて膜を形成する。このように、成膜面の表面に原料粒子が順次付着し、堆積していくことによって、成膜面に膜が形成される。
ここで、図３および図４を参照して、原料粒子の成膜面でのマイグレーション位置の計算方法について具体的に説明する。図３は、原料粒子のマイグレーション位置の第１の計算方法を示した説明図である。また、図４は、原料粒子のマイグレーション位置の第２の計算方法を示した説明図である。
本実施形態に係る成膜シミュレーション方法では、成膜される膜の様態（モフォロジーともいう）を種々の形状のセルを用いてモデル化して表すことができる。具体的には、図３および図４に示すように、成膜対象５の上の膜３のモフォロジーを二次元ボクセルモデルにて表すことができる。なお、膜３のモフォロジーは、他の形状のセルでモデル化して表すことも可能である。例えば、膜３のモフォロジーは、多角形状または円形状のセルを用いたモデルで表されてもよい。また、膜３のモフォロジーを三次元にて表すことも可能であり、このような場合、球形状または立方体形状のセルを用いたモデルで表されてもよい。
図３を参照すると、第１の計算方法では、まず、原料粒子１がマイグレーションする領域Ｍが設定され、領域Ｍ内でモンテカルロ法を用いることで、原料粒子１が膜３の表面上で最終的に付着する位置を決定する。
領域Ｍは、原料粒子１が入射した位置を中心とする成膜面の面内方向にＬの長さの領域である。Ｌは、原料粒子１が入射した成膜面の活性化エネルギーＥａ、および成膜温度Ｔに依存し、例えば、下記の数式１にて決定される値である。
数式１において、Ｄ０は、拡散定数であり、τは、拡散時間であり、ｋＢは、ボルツマン定数である。なお、活性化エネルギーＥａは、成膜された膜３の表面状態に影響されるため、後述するように、膜３の膜質分布が計算されるたびに、膜３の膜質分布を反映して再計算される。
具体的には、第１の計算方法では、まず、原料粒子１がマイグレーションする領域Ｍ内にて凹形状の表面位置３３が存在するか否かが判定される。凹形状の表面位置３３が存在する場合、凹形状の表面位置３３を原料粒子１が最終的に付着する位置と判断する。また、凹形状の表面位置３３が複数存在する場合、原料粒子１が入射した位置から最近接の凹形状の表面位置３３を原料粒子１が最終的に付着する位置と判断する。
一方、凹形状の表面位置３３が存在しない場合、領域Ｍ内でランダムに選択した表面位置を原料粒子１が最終的に付着する位置と判断する。なお、表面位置の選択には、原料粒子１が入射した位置からの距離に応じた重み付けがされていてもよい。
図４を参照すると、第２の計算方法では、原料粒子１が有するエネルギーが閾値以下になるまで原料粒子１を膜３の表面上でランダムに移動させることで、原料粒子１が膜３の表面上で最終的に付着する位置を決定する。
具体的には、原料粒子１は、膜３の表面を移動するたびに、以下の数式２で表されるエネルギー収支を受け、エネルギーが減少する。ここで、原料粒子１が有するエネルギーＥが閾値以下となった位置を原料粒子１が最終的に付着する位置と判断する。
数式２において、Ｅ０は、原料粒子１が成膜面に入射した際に有していた初期のエネルギーであり、ｊは、成膜面の表面で原料粒子１が移動した回数である。また、Ｅａは、数式１と同様に、原料粒子１が入射した成膜面の活性化エネルギーであり、Ｔは成膜温度であり、ｋＢは、ボルツマン定数である。すなわち、数式２の第２項は、成膜温度Ｔに基づいて周囲環境から原料粒子１が受け取るエネルギーを表し、第３項は、成膜面の活性化エネルギーＥａによって原料粒子１が失うエネルギーを表す。
Ｓ１０７では、上述した第１または第２の計算方法を用いることで、原料粒子のマイグレーション位置を計算することができる。
続いて、所定量の原料粒子が成膜面に投射されたか否かが判定され（Ｓ１０９）、所定量の原料粒子が成膜面に投射された場合（Ｓ１０９／Ｙｅｓ）、投射された原料粒子にて形成される膜の様態（モフォロジーともいう）が計算される（Ｓ１１１）。所定量の原料粒子が成膜面に投射されたか否かの判定（Ｓ１０９）は、例えば、単位時間あたりのガスフラックス量Ｆ０に膜のモフォロジー等を計算する時間ステップｄｔを乗算した値（Ｆ０×ｄｔ）を投射した原料粒子の数Ｆｔが超えたか否かで判定されてもよい。
膜のモフォロジーの計算（Ｓ１１１）では、投射された原料粒子によって形成される膜の欠陥（ボイドともいう）に関する情報が計算される。成膜面に投射された原料粒子は、成膜面の表面でマイグレーションするため、原料粒子によって形成された膜は、均一ではなく、不均一に成長している。そのため、原料粒子によって形成された膜は、空隙を有する構造となっている。そこで、膜のモフォロジーの計算（Ｓ１１１）では、Ｓ１０７で計算された原料粒子の成膜面でのマイグレーション位置に基づいて、原料粒子によって形成された膜の構造を計算することにより、膜のボイド幅分布を計算することができる。
ここで、図５を参照して、膜のモフォロジーについてより詳細に説明する。図５は、成膜対象５の上の膜３のモフォロジーを二次元ボクセルモデルにて表した説明図である。
図５に示すように、成膜対象５の上の膜３は、成膜面に投射された原料粒子１が成膜面の表面でマイグレーションするため、不均一に成長しており、空隙であるボイド７が形成されている。Ｓ１１１では、膜３のモフォロジーとして、膜３に形成されたボイド７の大きさ、および分布を表すボイド幅分布を計算する。
具体的には、原料粒子の各々のマイグレーション位置に基づいて、各セルの材質（空隙、膜、または成膜対象のいずれであるのか）を表す情報、および他のいずれのセルと隣接しているのかを表す隣接情報を計算することで、図５に示すような膜３のボイド構造を計算する。さらに、直前の計算ステップで計算した成膜面のボイド構造と、計算したボイド構造とを合わせることで、膜３の全体のボイド構造を計算し、膜３のボイド幅分布を計算することができる。
続いて、Ｓ１１１で計算された膜のモフォロジー（例えば、ボイド幅分布）に基づいて、原料粒子によって形成される膜の膜質分布が計算される（Ｓ１１３）。膜質分布とは、具体的には、原料粒子によって形成される膜の密度分布、または欠陥密度分布の少なくともいずれかを表す。例えば、膜の密度または欠陥密度は、Ｓ１１１で計算された膜のボイド幅に基づいて計算することができるため、このような膜の密度または欠陥密度の計算を膜全体について行うことにより、膜の密度分布または欠陥密度分布を計算することができる。
具体的には、膜の密度は、Ｓ１１１で計算された膜のボイドの大きさ、原料粒子の組成、および成膜温度を用いて計算することができる。また、膜の欠陥密度は、Ｓ１１１で計算された膜のボイドの大きさ、原料粒子の組成、成膜温度、ならびに成膜対象に関する情報（材質および形状）を用いることで計算することができる。
なお、膜の密度または欠陥密度は、あらかじめ上述した情報を変数とする関数またはデータベースで定義され、上述した情報を代入することで対応する膜の密度または欠陥密度を導出することができるようになっていてもよい。このように、膜の密度または欠陥密度を導出する関数またはデータベースをあらかじめ定義しておくことにより、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法にて実行される計算量を減少させることができる。膜の密度または欠陥密度を導出する関数またはデータベースは、例えば、実測値からの近似、第一原理計算、またはＭＤ計算を用いることで、あらかじめ定義することが可能である。
ここで、初期条件で設定した成膜時間が経過したか否かが判定されることで、仮想的な成膜が終了したか否かが判定される（Ｓ１１５）。成膜が終了していない場合（Ｓ１１５／Ｎｏ）、膜の表面の活性化エネルギーが再計算される（Ｓ１１７）。
膜の表面の活性化エネルギーの計算（Ｓ１１７）では、Ｓ１１３で計算された膜の膜質分布に基づいて、膜の表面の活性化エネルギーが再計算される。具体的には、膜の表面の活性化エネルギーは、膜の欠陥密度分布に基づいて変化するパラメータであり、活性化エネルギーは、膜の欠陥密度が高くなるほど高くなる。
したがって、所定量の原料粒子が投射されるたびに、成膜された膜の膜質分布を計算し、計算された膜質分布に基づいて、膜の表面の活性化エネルギーの値を更新することにより、成膜面の表面状態をより反映させて原料粒子のマイグレーション位置を計算することができる。これによれば、計算される原料粒子のマイグレーション位置の計算精度を向上させ、膜のボイド構造をより正確に計算することができるため、膜の膜質分布の計算精度を向上させることができる。
仮想的な成膜が終了した場合（Ｓ１１５／Ｙｅｓ）、原料粒子によって形成される膜全体の透水性が計算される（Ｓ１１９）。水分等は、成膜された膜に存在する微小な空隙に入り込むことで膜に浸透する。そのため、成膜される膜のボイド幅分布を用いることで、成膜される膜の透水性を計算することが可能である。例えば、膜の透水性は、Ｓ１１３で計算された膜のボイド幅分布、原料粒子の組成、および成膜温度を用いることで計算することができる。
以上にて説明した流れによれば、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法は、成膜される膜の密度分布、欠陥密度分布、および透水性などの膜質分布を計算することが可能である。また、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法は、原子１個１個の挙動を解析するのではなく、成膜条件などのマクロパラメータを用いて計算するため、膨大な計算量および時間を必要とすることなく、成膜される膜の膜質を数マイクロメートルの範囲で予測することが可能である。
また、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法は、所定の時間ステップにて、膜の表面の活性化エネルギーを再計算し、直前に再計算した活性化エネルギーを用いて、シミュレーションを行う。これによれば、原料粒子のマイグレーション位置の計算に用いる成膜面の活性化エネルギーの精度を向上させることができるため、成膜される膜のボイド構造をより高い精度で予測することができる。
なお、上記では、原料粒子の種類数は、特に言及しなかったが、原料粒子は、１種でもよく、２種以上であってもよい。例えば、成膜方法がガスを原料とする蒸着方法である場合、原料ガスは、１種であってもよく、２種以上であってもよい。また、成膜方法がスパッタリング法である場合、金属ターゲットを用いる通常のスパッタリング法であってもよく、金属ターゲットと、反応性ガスとを用いる反応性スパッタリング法であってもよい。
原料粒子が２種以上である場合、成膜の初期条件には、原料粒子の組成比に関する情報がさらに含まれる。また、原料粒子と成膜面との付着確率、および活性化エネルギーは、原料粒子の種類ごとにそれぞれ値が用意され、各種類の原料粒子は、それぞれ別々に成膜面でのマイグレーション位置が計算される。
＜１．３．他のシミュレーションとの連動＞
次に、図６を参照して、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法と、他のシミュレーション方法との連動について説明する。図６は、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法と、他のシミュレーション方法との連動の一例を示す説明図である。
次に、図６を参照して、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法と、他のシミュレーション方法との連動について説明する。図６は、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法と、他のシミュレーション方法との連動の一例を示す説明図である。
本実施形態に係る成膜シミュレーション方法は、他のプロセスシミュレーションと連動して実行することにより、複数の製造プロセスにわたって膜の膜質分布を予測することも可能である。具体的には、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法は、同様の膜モデルを用いたプロセスシミュレーションとの間で、互いに膜モデルに関する情報を引き継ぐことができる。これによれば、膜モデルに関する情報を引き継ぐことにより、成膜面の膜の膜質分布等を考慮してシミュレーションを行うことができるため、加工された膜の膜質分布をより正確に予測することができる。
例えば、図３〜図５で示したような二次元ボクセルモデルにて膜構造をモデル化したシミュレーション間であれば、図６に示すように、本実施形態に係る成膜シミュレーション（Ｓ１０）と、エッチングシミュレーション（Ｓ２０）との間で相互に情報の引き継ぎを行い、膜質分布の計算を行う（Ｓ１１）ことが可能である。
これによれば、例えば、エッチング後にエッチング面に成膜を行う場合、成膜される膜の膜質分布の計算において、エッチングによる成膜面へのダメージを考慮することが可能である。また、例えば、成膜後に成膜した膜をエッチングする場合、成膜時の膜の膜質分布から、エッチングによって膜の膜質分布がどのように変化するかを予測することが可能である。
なお、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法と連動して実行させることが可能なエッチングシミュレーション方法としては、例えば、「Ｋｕｂｏｉ ｅｔ ａｌ．， Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｖａｃｃｕｍ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ａ ３３， ０６１３０８ （２０１５）」に開示されるプラズマエッチングシミュレーション方法を例示することができる。
さらに、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法は、エッチングシミュレーション以外にも、例えば、他の成膜シミュレーションと連動して実行させることも可能である。これによれば、成膜される膜の膜質分布の計算において、成膜面の膜の膜質分布を考慮することが可能になる。
＜１．４．具体例＞
続いて、図７Ａ〜図１２Ｂを参照して、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法の第１〜第４の具体例について説明する。
続いて、図７Ａ〜図１２Ｂを参照して、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法の第１〜第４の具体例について説明する。
（第１の具体例）
まず、図７Ａ〜図８Ｂを参照して、第１の具体例について説明する。第１の具体例は、ＣＶＤを用いてＳｉＮからなる平坦膜を形成する場合の膜のモフォロジーおよび膜質分布を予測する例である。
まず、図７Ａ〜図８Ｂを参照して、第１の具体例について説明する。第１の具体例は、ＣＶＤを用いてＳｉＮからなる平坦膜を形成する場合の膜のモフォロジーおよび膜質分布を予測する例である。
まず、以下のように初期条件を設定した。原料ガスとしてＳｉＨ４およびＮ２の混合ガスを用い、ガス粒子のフラックスは、１０１７個／ｃｍ２・ｓとした。また、ガス粒子の入射は、［０，１］の乱数を用いて鉛直下向きから±９０°の範囲で等方的とした。さらに、成膜温度は、４００Ｋとし、成膜時間は、１０秒とし、成膜面の材質は、ＳｉＯ２とした。なお、膜のモフォロジーは、１ｎｍサイズの二次元ボクセルモデルにてモデル化した。
初期条件を設定した後、ガス粒子を成膜面に仮想的に投射し、０．１秒の時間ステップにて膜のモフォロジーおよび膜質分布を計算した。また、計算結果に基づいて、成膜面の表面の活性化エネルギーを再計算し、再計算した活性化エネルギーの値を以降のガス粒子のマイグレーション位置の計算に反映させた。
図３にて説明した第１の計算方法を用いて、ガス粒子のマイグレーション位置を計算した結果を図７Ａおよび図７Ｂに示す。図７Ａおよび図７Ｂは、図３にて説明した第１の計算方法を用いた場合のシミュレーション結果を示す画像である。なお、図７Ａと、図７Ｂとでは、成膜面への付着確率が異なる。具体的には、図７Ａは、付着確率が０．５である場合のシミュレーション結果であり、図７Ｂは、付着確率が０．９である場合のシミュレーション結果である。
図７Ａおよび図７Ｂに示すように、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法を用いることにより、成膜されるＳｉＮ膜のモフォロジーを予測することができた。また、付着確率がより低い図７Ａのほうが、ガス粒子が成膜面の表面に拡散しやすいため、よりボイド幅が小さいモフォロジーを形成することがわかった。また、第１原理計算およびＭＤ計算を用いて導出したデータベースを参照することで、ＳｉＮ膜のモフォロジーからＳｉＮ膜の膜密度、欠陥密度、および透水性を計算することもできた。
また、図４にて説明した第２の計算方法を用いて、ガス粒子のマイグレーション位置を計算した結果を図８Ａおよび図８Ｂに示す。図８Ａおよび図８Ｂは、図４にて説明した第２の計算方法を用いた場合のシミュレーション結果を示す画像である。なお、図８Ａと、図８Ｂとでは、成膜面への付着確率が異なる。具体的には、図８Ａは、付着確率が０．５である場合のシミュレーション結果であり、図８Ｂは、付着確率が０．９である場合のシミュレーション結果である。
第２の計算方法では、入射したガス粒子は、乱数によって成膜面の表面をマイグレーションし、成膜面の表面を１ボクセル移動するごとにエネルギーの出入りが計算された。入射したガス粒子が移動を終了するエネルギーの閾値は、０．０２ｅＶとし、計算時の活性化エネルギーＥａは、およそ２ｅＶとなるように計算した。
図８Ａおよび図８Ｂに示すように、第２の計算方法を用いた場合でも第１の計算方法を用いた場合と同様に、成膜されるＳｉＮ膜のモフォロジーを予測することができた。また、第１の計算方法で計算した結果と同様に、付着確率がより低い図８Ａのほうが、よりボイド幅が小さいモフォロジーを形成することがわかった。さらに、第１の計算方法と同様に、第１原理計算およびＭＤ計算を用いて導出したデータベースを参照することで、ＳｉＮ膜のモフォロジーからＳｉＮ膜の膜密度、欠陥密度、および透水性を計算することもできた。
このように、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法によれば、成膜条件に関する情報、および成膜面に関する条件を用いて、成膜される膜のモフォロジーおよび膜質を予測することが可能である。また、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法は、上述のＳｉＮに限られず、ＳｉＯ２、ＤＬＣ（Ｄｉａｍｏｎｄ Ｌｉｋｅ Ｃａｒｂｏｎ）膜などの他の膜種についても同様に、成膜される膜のモフォロジーおよび膜質を予測することが可能である。
（第２の具体例）
続いて、図９を参照して、第２の具体例について説明する。第２の具体例は、微細構造が形成された成膜面に膜を形成する場合の膜のモフォロジーおよび膜質分布を予測する例である。図９は、微細構造が形成された成膜面に対する成膜を説明する説明図である。
続いて、図９を参照して、第２の具体例について説明する。第２の具体例は、微細構造が形成された成膜面に膜を形成する場合の膜のモフォロジーおよび膜質分布を予測する例である。図９は、微細構造が形成された成膜面に対する成膜を説明する説明図である。
まず、以下のように初期条件を設定した。原料ガスとして、ＳｉＨ４およびＮ２の混合ガス、またはＴＥＯＳ（ｔｅｔｒａｅｔｈｙｌ ｏｒｔｈｏｓｉｌｉｃａｔｅ：Ｓｉ（ＯＣ２Ｈ５）４）ガスを用い、ガス粒子のフラックスは、１０１７個／ｃｍ２・ｓとした。また、ガス粒子の入射は、［０，１］の乱数を用いて鉛直下向きから±９０°の範囲で等方的とした。さらに、成膜温度は、４００Ｋとし、成膜時間は、１０秒とした。また、図９に示すように、成膜対象５１の成膜面には、幅２００ｎｍ、深さ５００ｎｍのトレンチ５３が設けられている。なお、成膜対象５１の材質は、Ｓｉとした。
膜のモフォロジーは、１ｎｍサイズの二次元ボクセルモデルにてモデル化し、第１の具体例と同様の方法で計算することによって、第１の具体例と同様に、トレンチ５３が設けられた成膜対象５１に成膜される膜のモフォロジー、および膜質分布を計算することができた。
（第３の具体例）
次に、図１０を参照して、第３の具体例について説明する。第３の具体例は、異方性を有する成膜方法にて成膜面に膜を形成する場合の膜のモフォロジーおよび膜質分布を予測する例である。図１０は、異方性を有する成膜方法を説明する説明図である。
次に、図１０を参照して、第３の具体例について説明する。第３の具体例は、異方性を有する成膜方法にて成膜面に膜を形成する場合の膜のモフォロジーおよび膜質分布を予測する例である。図１０は、異方性を有する成膜方法を説明する説明図である。
図１０に示すように、異方性を有する成膜方法では、原料粒子１は、所定の傾向を有する入射方向で成膜対象５に入射し、膜３を形成する。例えば、成膜面の垂直方向を中心として、ガウシアン分布を有する入射方向で原料粒子１を成膜面に投射してもよい。なお、原料粒子１の入射方向の異方性は、成膜面の垂直方向に限定されず、成膜面に対して傾斜した斜め方向であってもよい。また、原料粒子１の入射方向が有する分布は、ガウシアン分布以外の分布であってもよい。
このような異方性を有する成膜方法とは、例えば、抵抗加熱蒸着法、電子ビーム蒸着法、分子線エピタキシー法、イオンプレーティング法、およびスパッタリング法などの物理蒸着法（Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｖａｐｏｒ Ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ：ＰＶＤ）を例示することができる。原料粒子１の入射方向は、例えば、原料粒子１の供給源と、成膜対象５との位置関係によって制御することが可能である。
このような場合であっても、本実施形態に係る成膜シミュレーション方法によれば、第１の具体例と同様の計算方法を用いることで、成膜される膜のモフォロジーおよび膜質分布を計算することができた。
（第４の具体例）
続いて、図１１〜図１２Ｂを参照して、第４の具体例について説明する。第４の具体例は、エッチングシミュレーションと成膜シミュレーションとを連動させ、エッチングによる成膜面へのダメージを考慮した上で、成膜される膜のモフォロジーおよび膜質分布を予測する例である。図１１は、エッチングシミュレーションと成膜シミュレーションとの連動の流れを説明するフローチャート図である。図１２Ａおよび図１２Ｂは、エッチングシミュレーションのシミュレーション結果を示す画像である。
続いて、図１１〜図１２Ｂを参照して、第４の具体例について説明する。第４の具体例は、エッチングシミュレーションと成膜シミュレーションとを連動させ、エッチングによる成膜面へのダメージを考慮した上で、成膜される膜のモフォロジーおよび膜質分布を予測する例である。図１１は、エッチングシミュレーションと成膜シミュレーションとの連動の流れを説明するフローチャート図である。図１２Ａおよび図１２Ｂは、エッチングシミュレーションのシミュレーション結果を示す画像である。
図１１に示すように、第４の具体例では、エッチングシミュレーション（Ｓ２０）後に、シミュレーションの結果データが成膜シミュレーションに引き渡される（Ｓ３１）。ここで、引き渡されたデータから、エッチング後の成膜面のモフォロジーおよび膜質分布（例えば、欠陥密度分布など）を抽出することで、成膜面の初期構造が設定される（Ｓ３３）。成膜シミュレーションでは、設定された成膜面の初期構造に加えて、成膜の初期条件を設定することにより、成膜される膜のモフォロジーおよび膜質分布を計算する（Ｓ１０）。
このような第４の具体例によれば、例えば、図１２Ａに示すように、ＭＯＳ（Ｍｅｔａｌ−Ｏｘｉｄｅ−Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）トランジスタにおいて、Ｓｉ層およびＳｉＯ２層上に成膜されたＳｉＮ層をエッチングし、サイドウォール加工を行った後に、ＳｉＯ２を成膜する際に、成膜されるＳｉＯ２のモフォロジーおよび膜質分布をより正確に予測することができる。
具体的には、エッチングによって成膜面は、ダメージを受け、欠陥が増加している。また、エッチングダメージは、成膜面の材質ごとに異なる。例えば、図１２Ｂに示すように、ＳｉＮで形成される斜面部のサイドウォールは、エッチングによるダメージが小さく、欠陥密度が低いが、ＳｉＯ２で形成される上面および底面は、エッチングによるダメージが大きく、欠陥密度が高くなる。成膜面の欠陥密度が異なる場合、活性化エネルギーも異なる。したがって、成膜面の欠陥密度をエッチングシミュレーションから受け取り、成膜面の欠陥密度を考慮に入れて成膜シミュレーションを行うことにより、成膜面に形成される膜のモフォロジーおよび膜質分布をより正確に計算することができる。
なお、第４の具体例とは逆に、成膜シミュレーションからエッチングシミュレーションにシミュレーション結果を受け渡すことも可能である。このような場合、成膜による膜質の違いを考慮することで、エッチングの進行の度合などをより正確に予測することができる。
＜＜２．第２の実施形態＞＞
＜２．１．概略＞
次に、図１３を参照して、本開示の第２の実施形態に係るプログラムの概略について説明する。図１３は、本実施形態に係るプログラムを実行する情報処理装置を説明する説明図である。
＜２．１．概略＞
次に、図１３を参照して、本開示の第２の実施形態に係るプログラムの概略について説明する。図１３は、本実施形態に係るプログラムを実行する情報処理装置を説明する説明図である。
本実施形態に係るプログラムは、上述した第１の実施形態に係る成膜シミュレーション方法を実行するプログラムである。本実施形態に係るプログラムは、例えば、図１３で示す情報処理装置１００Ａ、または情報処理装置１００Ａおよび情報処理サーバ１００Ｂからなるシステムによって実行される。
本実施形態に係るプログラムは、第１の実施形態に係る成膜シミュレーション方法の計算を実行する演算エンジンがプログラミングされたソフトウェアである。本実施形態に係るプログラムは、例えば、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｆｏｒｔｒａｎ、またはＪＡＶＡ（登録商標）などのプログラミング言語にてプログラミングされてもよい。
本実施形態に係るプログラムは、例えば、コンピュータ等の情報処理装置１００Ａにて実行されてもよい。
また、本実施形態に係るプログラムは、例えば、情報処理装置１００Ａ、および情報処理サーバ１００Ｂの協働によって実行されてもよい。このような場合、本実施形態に係るプログラムにて計算量が多い処理を、より演算能力が高い情報処理サーバ１００Ｂで実行させることにより、成膜シミュレーションの実行速度を向上させることができる。
なお、情報処理装置１００Ａと情報処理サーバ１００Ｂとを接続するネットワーク１１は、インターネットなどの公衆回線網であってもよく、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの限られた狭い範囲をカバーするネットワークであってもよい。また、ネットワーク１１は、情報処理装置１００Ａと、情報処理サーバ１００Ｂとを接続することができれば、有線のネットワークであってもよく、無線のネットワークであってもよい。
＜２．２．成膜シミュレーション装置の構成例＞
続いて、図１４を参照して、本実施形態に係るプログラムを実行する情報処理装置の構成例について説明する。図１４は、本実施形態に係るプログラムを実行する情報処理装置の機能構成を示したブロック図である。なお、図１４では、図１３の情報処理装置１００Ａと、図１３の情報処理装置１００Ａおよび情報処理サーバ１００Ｂからなるシステムとをまとめて情報処理装置１００として説明する。
続いて、図１４を参照して、本実施形態に係るプログラムを実行する情報処理装置の構成例について説明する。図１４は、本実施形態に係るプログラムを実行する情報処理装置の機能構成を示したブロック図である。なお、図１４では、図１３の情報処理装置１００Ａと、図１３の情報処理装置１００Ａおよび情報処理サーバ１００Ｂからなるシステムとをまとめて情報処理装置１００として説明する。
図１４に示すように、情報処理装置１００は、入力部１０１と、入射演算部１０３と、マイグレーション演算部１０５と、モフォロジー演算部１０７と、膜質演算部１０９と、エネルギー演算部１１１と、透水性演算部１１３と、出力部１１５と、を備える。なお、本実施形態に係るプログラムを実行する情報処理装置１００の実行プラットフォームは、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、Ｕｎｉｘ（登録商標）、Ｍａｃ ＯＳ（登録商標）、またはＯＳ Ｘ（登録商標）など、いずれであってもよい。
入力部１０１は、成膜シミュレーションにおいて、成膜の初期条件の入力を受け付け、入力された成膜の初期条件を入射演算部１０３に受け渡す。具体的には、入力部１０１には、成膜条件、成膜装置、計算に用いる各種パラメータ、成膜面の構造データ、および成膜する膜厚などの情報が入力される。入力部１０１は、例えば、表示装置に表示されたＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）などであってもよい。また、ＧＵＩの構成言語は、ＯｐｅｎＧＬ（登録商標）、Ｍｏｔｉｆ、またはｔｃｌ／ｔｋなど、いずれであってもよい。
入射演算部１０３は、入力された成膜条件に基づいて、成膜面に入射する原料粒子のフラックス（すなわち、単位時間および単位面積当たりの入射数）を計算する。具体的には、入射演算部１０３は、入射ガスの流量、成膜圧力、および成膜面のバイアス電圧などに基づいて、成膜面に入射する原料粒子の単位時間および単位面積当たりの数を計算する。また、入射演算部１０３は、原料粒子の入射方向が等方的か、異方的かを判断し、原料粒子の入射方向を決定する。
マイグレーション演算部１０５は、成膜面に付着した原料粒子がマイグレーションした後、最終的に付着する位置を計算する。具体的には、マイグレーション演算部１０５は、成膜面に投射した原料粒子が成膜面に付着するか否かを判定し、成膜面に付着した原料粒子のマイグレーション位置を計算する。マイグレーション演算部１０５が実行する具体的な計算方法については、第１の実施形態にて詳述したので、ここでの説明は省略する。
モフォロジー演算部１０７は、成膜面に投射された原料粒子にて形成される膜のモフォロジーを計算する。具体的には、モフォロジー演算部１０７は、所定量の原料粒子が成膜面に投射された場合、投射された原料粒子のマイグレーション位置に基づいて、成膜された膜のモフォロジーを計算する。モフォロジー演算部１０７が実行する具体的な計算方法については、第１の実施形態にて詳述したので、ここでの説明は省略する。
膜質演算部１０９は、膜のモフォロジーに基づいて、成膜された膜の膜質分布を計算する。具体的には、膜質演算部１０９は、モフォロジー演算部１０７によって計算された膜のモフォロジーに基づいて、原料粒子によって形成される膜の密度分布、または欠陥密度分布の少なくともいずれかを計算する。膜質演算部１０９が実行する具体的な計算方法については、第１の実施形態にて詳述したので、ここでの説明は省略する。
エネルギー演算部１１１は、成膜された膜の膜質分布に基づいて、成膜された膜の表面の活性化エネルギーを再計算する。具体的には、エネルギー演算部１１１は、膜質演算部１０９によって計算された膜の欠陥密度分布を用いて、成膜面に投射された所定量の原料粒子によって形成される膜の表面の活性化エネルギーを計算する。なお、計算された活性化エネルギーは、マイグレーション演算部１０５に入力され、以降の原料粒子のマイグレーション位置の計算に用いられる。エネルギー演算部１１１が実行する具体的な計算方法については、第１の実施形態にて詳述したので、ここでの説明は省略する。
透水性演算部１１３は、成膜された膜の膜質分布に基づいて、成膜された膜の透水性を計算する。具体的には、透水性演算部１１３は、仮想的な成膜が終了した後、膜質演算部１０９によって計算された膜の膜質分布（例えば、ボイド幅分布）を用いて、成膜された膜の透水性を計算する。透水性演算部１１３が実行する具体的な計算方法については、第１の実施形態にて詳述したので、ここでの説明は省略する。
出力部１１５は、計算された膜のモフォロジーおよび膜質分布を出力する。具体的には、出力部１１５は、膜のモフォロジーおよび膜質分布などの計算結果をデータファイルとして出力してもよく、計算結果をＧＵＩなどの画像などで可視化して出力してもよい。ＧＵＩの構成言語は、ＯｐｅｎＧＬ、Ｍｏｔｉｆ、またはｔｃｌ／ｔｋなど、いずれも使用することが可能である。また、出力部１１５は、計算された膜のモフォロジーおよび膜質分布の出力を計算終了後にまとめて出力してもよく、計算中にリアルタイムで出力してもよい。
情報処理装置１００は、本実施形態に係るプログラムを実行することにより、上述した機能を実現することが可能であり、成膜される膜の膜質分布を数マイクロメートルの範囲で予測することが可能である。
＜２．３．ハードウェア構成＞
次に、図１５を参照して、本実施形態に係るプログラムを実行する情報処理装置のハードウェア構成について説明する。本実施形態に係るプログラムは、図１５で示すようなハードウェアと協働することにより、図１４で示した機能構成を実現し、第１の実施形態で説明した成膜シミュレーション方法を実行することができる。図１５は、本実施形態に係るプログラムを実行する情報処理装置のハードウェア構成例を示したブロック図である。
次に、図１５を参照して、本実施形態に係るプログラムを実行する情報処理装置のハードウェア構成について説明する。本実施形態に係るプログラムは、図１５で示すようなハードウェアと協働することにより、図１４で示した機能構成を実現し、第１の実施形態で説明した成膜シミュレーション方法を実行することができる。図１５は、本実施形態に係るプログラムを実行する情報処理装置のハードウェア構成例を示したブロック図である。
図１５に示すように、情報処理装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１５１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１５３と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１５５と、ブリッジ１６１と、内部バス１５７および１５９と、インタフェース１６３と、入力装置１６５と、出力装置１６７と、ストレージ装置１６９と、ドライブ１７１と、接続ポート１７３と、通信装置１７５と、を備える。
ＣＰＵ１５１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ１５３等に記憶された各種プログラム（本実施形態に係るプログラム等）に従って、情報処理装置１００の動作全般を制御する。ＲＯＭ１５３は、ＣＰＵ１５１が使用するプログラム、演算パラメータを記憶し、ＲＡＭ１５５は、ＣＰＵ１５１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。例えば、ＣＰＵ１５１は、入射演算部１０３、マイグレーション演算部１０５、モフォロジー演算部１０７、膜質演算部１０９、エネルギー演算部１１１、および透水性演算部１１３等の機能を実行してもよい。
これらＣＰＵ１５１、ＲＯＭ１５３およびＲＡＭ１５５は、ブリッジ１６１、内部バス１５７および１５９等により相互に接続されている。また、ＣＰＵ１５１、ＲＯＭ１５３およびＲＡＭ１５５は、インタフェース１６３を介して入力装置１６５、出力装置１６７、ストレージ装置１６９、ドライブ１７１、接続ポート１７３および通信装置１７５とも接続されている。
入力装置１６５は、タッチパネル、キーボード、マウス、ボタン、マイクロフォン、スイッチおよびレバーなどの各種情報が入力される入力手段を含む。また、入力装置１６５は、入力または測定された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ１５１に出力するための入力制御回路なども含む。例えば、入力装置１６５は、入力部１０１の機能を実行してもよい。
出力装置１６７は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）装置、液晶表示装置および有機エレクトロルミネッセンス表示装置などの表示装置を含み、また、スピーカおよびヘッドフォンなどの音声出力装置を含む。例えば、出力装置１６７は、出力部１１５等の機能を実行してもよい。
ストレージ装置１６９は、情報処理装置１００の記憶部の一例として構成されるデータ格納用の装置である。ストレージ装置１６９は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記憶する記憶装置、記憶媒体からデータを読み出す読み出し装置、および記憶されたデータを削除する削除装置を含んでもよい。
ドライブ１７１は、記憶媒体用リードライタであり、情報処理装置１００に内蔵、または外付けされる。例えば、ドライブ１７１は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記憶媒体に記憶されている情報を読み出し、ＲＡＭ１５３に出力する。また、ドライブ１７１は、リムーバブル記憶媒体に情報を書き込むことも可能である。
接続ポート１７３は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖａｒｓａｌ Ｓｉｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポート、イーサネット（登録商標）ポート、ＩＥＥＥ８０２．１１規格ポート、および光オーディオ端子等のような外部接続機器を接続するための接続ポートで構成された接続インタフェースである。
通信装置１７５は、例えば、ネットワーク１１に接続するための通信デバイス等で構成された通信インタフェースである。また、通信装置１７５は、有線によるケーブル通信を行うケーブル通信装置であってもよく、有線または無線ＬＡＮ対応通信装置であってもよい。
以上にて説明したように、本実施形態に係るプログラムによれば、第１の実施形態に係る成膜シミュレーション方法を演算処理装置によって実行させることが可能である。
＜＜３．第３の実施形態＞＞
＜３．１．概略＞
続いて、図１６を参照して、本開示の第３の実施形態に係る半導体加工システムの概略について説明する。図１６は、本実施形態に係る半導体加工システムの概略を説明する説明図である。
＜３．１．概略＞
続いて、図１６を参照して、本開示の第３の実施形態に係る半導体加工システムの概略について説明する。図１６は、本実施形態に係る半導体加工システムの概略を説明する説明図である。
図１６に示すように、本実施形態に係る半導体加工システムは、半導体加工装置３００と、第１の実施形態に係る成膜シミュレーション方法を実行可能な情報処理装置２００Ａ、または情報処理装置２００Ａおよび情報処理サーバ２００Ｂからなるシステムと、を含む。本実施形態に係る半導体加工システムは、上述した第１の実施形態に係る成膜シミュレーション方法を用いて、所望の膜質分布を有する膜が成膜できるように、適宜、成膜条件を補正する半導体加工システムである。
半導体加工装置３００は、成膜装置である。例えば、半導体加工装置３００は、容量結合プラズマ（Ｃａｐａｃｉｔｉｖｅｌｙ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｐｌａｓｍａ：ＣＣＰ）などによってプラズマを発生させ、ＣＶＤまたはＰＶＤによって、半導体に成膜する成膜装置であってもよい。
情報処理装置２００Ａは、例えば、コンピュータ等であり、第１の実施形態に係る成膜シミュレーション方法を実行する。また、情報処理装置２００Ａは、第１の実施形態に係る成膜シミュレーション方法の演算の一部を情報処理サーバ２００Ｂに実行させてもよい。このような場合、計算量が多い処理をより演算能力が高い情報処理サーバ２００Ｂで実行させることにより、成膜シミュレーションの実行速度を向上させることができる。なお、情報処理装置２００Ａと情報処理サーバ２００Ｂとを接続するネットワーク１１は、第２の実施形態で説明したものと同様であるのでここでの説明は省略する。
＜３．２．半導体加工システムの構成例＞
次に、図１７を参照して、本実施形態に係る半導体加工システムの構成例について説明する。図１７は、本実施形態に係る半導体加工システムの機能構成を示したブロック図である。なお、図１７では、図１６の情報処理装置２００Ａと、図１６の情報処理装置２００Ａおよび情報処理サーバ２００Ｂからなるシステムとをまとめて情報処理装置２００として説明する。
次に、図１７を参照して、本実施形態に係る半導体加工システムの構成例について説明する。図１７は、本実施形態に係る半導体加工システムの機能構成を示したブロック図である。なお、図１７では、図１６の情報処理装置２００Ａと、図１６の情報処理装置２００Ａおよび情報処理サーバ２００Ｂからなるシステムとをまとめて情報処理装置２００として説明する。
図１７に示すように、半導体加工装置３００は、加工部３０１と、センサ部３０３と、制御部３０５とを備える。また、情報処理装置２００は、入射演算部２０３と、マイグレーション演算部２０５と、モフォロジー演算部２０７と、膜質演算部２０９と、補正判断部２１５と、加工停止部２１７と、を備える。
（半導体加工装置３００）
加工部３０１は、成膜が行われる加工チャンバである。例えば、加工部３０１は、高真空下でプラズマ等にて原料ガスを電離し、電離させた原料ガス粒子を成膜対象に投射することによって成膜対象を成膜する。ただし、加工部３０１の成膜方法は、第１の実施形態で説明したような原料粒子を投射して成膜する方法であれば、特に限定されない。
加工部３０１は、成膜が行われる加工チャンバである。例えば、加工部３０１は、高真空下でプラズマ等にて原料ガスを電離し、電離させた原料ガス粒子を成膜対象に投射することによって成膜対象を成膜する。ただし、加工部３０１の成膜方法は、第１の実施形態で説明したような原料粒子を投射して成膜する方法であれば、特に限定されない。
センサ部３０３は、加工部３０１での成膜の状態に関する情報を取得する。具体的には、センサ部３０３は、加工部３０１に備えられたセンサ類が測定した加工部３０１の内部の雰囲気の状態、および成膜対象の状態に関する情報を測定し、測定した情報を情報処理装置２００へ受け渡す。例えば、加工部３０１に備えられたセンサ類は、発光分析器（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ：ＯＥＳ）、質量分析計（Ｑｕａｄｒｕｐｏｌｅ ＳｐｅｃｔｒｏＭｅｔｒｙ：ＱＭＳ）、吸収分光分析器（Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｌａｓｅｒ Ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ：ＩＲＬＡＳ）、またはエネルギースペクトルアナライザなどであってもよい。また、センサ部３０３による測定結果のサンプリングは、例えば、０．１秒ごとに行われてもよい。
制御部３０５は、加工部３０１での成膜条件を制御する。具体的には、制御部３０５は、情報処理装置２００から成膜条件を補正する補正条件を受信した場合、受信した補正条件に基づいて、加工部３０１での成膜条件を制御する。また、制御部３０５は、情報処理装置２００から加工停止指示を受信した場合、加工部３０１での成膜を停止させる。制御部３０５によれば、情報処理装置２００での成膜シミュレーション結果を加工部３０１へ反映することができる。
（情報処理装置２００）
入射演算部２０３は、センサ部３０３が測定した成膜の状態に関する情報に基づいて、成膜面に入射する原料粒子のフラックス（すなわち、単位時間および単位面積当たりの入射数）を計算する。具体的には、入射演算部２０３は、加工部３０１の内部の雰囲気の状態に関する情報に基づいて、成膜面に入射する原料粒子のフラックスを計算する。例えば、成膜方法がＣＶＤである場合、入射演算部２０３は、加工部３０１のチャンバ内へのガス流量、およびプラズマの状態を用いて、成膜面に入射する原料粒子のフラックスを計算してもよい。
入射演算部２０３は、センサ部３０３が測定した成膜の状態に関する情報に基づいて、成膜面に入射する原料粒子のフラックス（すなわち、単位時間および単位面積当たりの入射数）を計算する。具体的には、入射演算部２０３は、加工部３０１の内部の雰囲気の状態に関する情報に基づいて、成膜面に入射する原料粒子のフラックスを計算する。例えば、成膜方法がＣＶＤである場合、入射演算部２０３は、加工部３０１のチャンバ内へのガス流量、およびプラズマの状態を用いて、成膜面に入射する原料粒子のフラックスを計算してもよい。
エネルギー演算部２１１は、センサ部３０３が測定した成膜の状態に関する情報に基づいて、成膜面の表面の活性化エネルギーを計算する。具体的には、エネルギー演算部２１１は、成膜対象の状態に関する情報に基づいて、成膜面の表面の活性化エネルギーを計算する。また、エネルギー演算部２１１は、後段の膜質演算部２０９によって成膜される膜の膜質分布が計算された場合、計算された膜の膜質分布に基づいて、成膜面の表面の活性化エネルギーを再計算する。これにより、情報処理装置２００は、成膜面の表面の活性化エネルギーを成膜の進行に伴って再計算し、更新することができるため、より正確に膜質分布を予測することができる。
マイグレーション演算部２０５、モフォロジー演算部２０７、および膜質演算部２１５は、第２の実施形態にて説明したマイグレーション演算部１０５、モフォロジー演算部１０７、および膜質演算部１１５と実質的に同様であるので、個々での説明は省略する。なお、マイグレーション演算部２０５、モフォロジー演算部２０７、および膜質演算部２１５は、センサ部３０３が測定した加工部３０１内の成膜状態に基づいて、成膜される膜のモフォロジーおよび膜質分布を計算する点が第２の実施形態と異なる。
補正判断部２１５は、膜質演算部２０９が計算した膜の膜質分布と、所望の膜質分布とを比較することで、成膜条件に対する補正の必要の有無を判断し、成膜条件を補正する場合、補正条件を判断する。具体的には、加工部３０１の内部の成膜状態に基づいて予測した膜の膜質分布が、所望の膜質分布と異なる場合、補正判断部２１５は、成膜される膜の膜質分布を所望の膜質分布に近づけるための補正条件を判断する。例えば、成膜方法がＣＶＤであり、予測した膜の欠陥数が所望の欠陥数（３×１０１０個／ｃｍ２）から５０％以上増加する場合、補正判断部２１５は、原料ガスの流量、成膜圧力、成膜温度、成膜パワー等の順で成膜条件を±５０％ずつ変動させて、再度、マイグレーション演算部２０５、モフォロジー演算部２０７、および膜質演算部２１５に膜質分布の計算を実行させる。これにより、補正判断部２１５は、欠陥数が所望の欠陥数以下となる補正条件を判断する。
なお、成膜時間が短いため、成膜条件を変動させてそれぞれ成膜シミュレーションを行い、補正条件を判断することが困難な場合、情報処理装置２００は、例えば、様々な成膜条件に対して摂動計算を行ったデータベースをあらかじめ用意しておいてもよい。補正判断部２１５は、該データベースを検索することで、補正条件として適切な条件をデータベースから抽出することができる。
補正判断部２１５によって判断された補正条件は、半導体加工装置３００の制御部３０５に送信されることにより、加工部３０１での成膜に反映される。
加工停止部２１７は、所望の膜質分布を有する膜を成膜することができないと判断された場合、半導体加工装置３００における成膜を停止させる。具体的には、膜質演算部２０９が計算した膜の膜質分布が所望の膜質分布と大きく異なり、所望の膜質分布を成膜するための補正条件を見いだせないと補正判断部２１５が判断した場合、加工停止部２１７は、半導体加工装置３００における成膜を停止させる。加工停止部２１７は、例えば、ＦＤＣ／ＥＥＳ（Ｆａｕｌｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ／Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）などであってもよい。加工停止部２１７によれば、所望の膜質分布を有する膜が成膜できない場合、早期に半導体加工装置３００を停止させることによって、エラーに対する対処を早期に行うことができる。また、所望の膜質分布を有する膜を成膜するための成膜条件の探索効率を向上させることができる。
本実施形態に係る半導体加工システムによれば、所望の膜質を有する膜を形成するための成膜またはエッチング等の加工条件を効率良く構築することが可能である。
＜＜４．まとめ＞＞
以上にて詳述したように、本開示の第１の実施形態に係る成膜シミュレーション方法によれば、成膜条件および成膜面の条件を反映させつつ、マイクロメートルの領域範囲で、膜の密度分布、欠陥密度分布、および透水性などの膜質分布を予測することが可能である。
以上にて詳述したように、本開示の第１の実施形態に係る成膜シミュレーション方法によれば、成膜条件および成膜面の条件を反映させつつ、マイクロメートルの領域範囲で、膜の密度分布、欠陥密度分布、および透水性などの膜質分布を予測することが可能である。
また、本開示の第１の実施形態に係る成膜シミュレーション方法は、時間ステップごとに、膜質分布に基づいて活性化エネルギーを再計算し、成膜中の膜質分布の変化を原料粒子のマイグレーション位置の計算に反映させることができる。したがって、本開示の第１の実施形態に係る成膜シミュレーション方法によれば、成膜される膜のモフォロジーの計算精度を向上させることができる。
また、同じモデルを用いたエッチングシミュレーションと連動させることにより、本開示の第１の実施形態に係る成膜シミュレーション方法は、成膜からエッチング、またはエッチングから成膜という一連のプロセスでの膜質分布の予測を行うことができる。
また、本開示の第２の実施形態に係るプログラムによれば、本開示の第１の実施形態に係る成膜シミュレーション方法を情報処理装置によって演算処理させることにより、膜質分布の予測を効率的に実行することが可能である。
さらに、本開示の第３の実施形態に係る半導体加工システムによれば、所望の膜質を有する膜を形成するための成膜またはエッチング等の加工条件を効率良く構築することが可能である。
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
演算装置を用いて、成膜面の表面の活性化エネルギーに基づいて、前記成膜面に入射する原料粒子の各々が前記成膜面上でマイグレーションする位置を計算することと、
所定量の前記原料粒子のマイグレーション位置を計算するたびに、所定量の前記原料粒子のマイグレーション位置に基づいて、前記成膜面上に前記原料粒子にて形成される膜の欠陥に関する情報を計算することと、
前記膜の欠陥に関する情報に基づいて、前記原料粒子にて形成される膜の表面の活性化エネルギーを計算することと、を含み、
前記原料粒子の各々のマイグレーション位置の計算には、直前に計算された膜の表面の活性化エネルギーが用いられる、成膜シミュレーション方法。
（２）
前記膜の欠陥に関する情報は、前記原料粒子にて形成される膜のボイド幅分布を表す情報を少なくとも含む、前記（１）に記載の成膜シミュレーション方法。
（３）
前記原料粒子は、前記成膜面に所定の確率にて付着し、
付着した前記原料粒子に対して前記成膜面上でのマイグレーション位置が計算される、前記（１）または（２）に記載の成膜シミュレーション方法。
（４）
前記原料粒子の各々のマイグレーション位置の計算には、成膜条件に関する情報がさらに用いられる、前記（１）〜（３）のいずれか一項に記載の成膜シミュレーション方法。
（５）
前記原料粒子は、２種以上であり、
前記原料粒子の各々のマイグレーション位置の計算には、前記原料粒子の種類ごとに独立した前記活性化エネルギーが用いられる、前記（１）〜（４）のいずれか一項に記載の成膜シミュレーション方法。
（６）
前記原料粒子は、等方的または異方的に前記成膜面に入射する、前記（１）〜（５）のいずれか一項に記載の成膜シミュレーション方法。
（７）
前記原料粒子は、四角形、円形、球形、または立方体形のいずれかの形状でモデル化される、前記（１）〜（６）のいずれか一項に記載の成膜シミュレーション方法。
（８）
前記原料粒子のマイグレーション位置は、前記原料粒子の前記成膜面への付着位置から所定の領域内にてモンテカルロ法を用いることで計算される、前記（１）〜（７）のいずれか一項に記載の成膜シミュレーション方法。
（９）
前記原料粒子のマイグレーション位置は、前記原料粒子の前記成膜面への付着位置から最近接の凹形状を有する表面位置である、前記（８）に記載の成膜シミュレーション方法。
（１０）
前記原料粒子のマイグレーション位置は、前記原料粒子をランダムに移動させた際に、前記原料粒子が有するエネルギーが閾値以下となる位置である、前記（１）〜（７）のいずれか一項に記載の成膜シミュレーション方法。
（１１）
前記原料粒子は、移動ごとに、成膜温度に基づくエネルギーを得ると共に、移動した位置の前記活性化エネルギーに基づくエネルギーを失う、前記（１０）に記載の成膜シミュレーション方法。
（１２）
コンピュータを
成膜面の表面の活性化エネルギーに基づいて、前記成膜面に入射する原料粒子の各々が前記成膜面上でマイグレーションする位置を計算するマイグレーション演算部と、
前記マイグレーション演算部によって、所定量の前記原料粒子のマイグレーション位置が計算されるたびに、所定量の前記原料粒子のマイグレーション位置に基づいて、前記成膜面上に前記原料粒子にて形成される膜の欠陥に関する情報を計算するモフォロジー演算部と、
前記膜の欠陥に関する情報に基づいて、前記原料粒子にて形成される膜の表面の活性化エネルギーを計算するエネルギー演算部と、
として機能させ、
前記マイグレーション演算部は、前記エネルギー演算部によって直前に計算された膜の表面の活性化エネルギーを用いる、プログラム。
（１３）
成膜面の表面の活性化エネルギーに基づいて、前記成膜面に入射する原料粒子の各々が前記成膜面上でマイグレーションする位置を計算するマイグレーション演算部と、
所定量の前記原料粒子のマイグレーション位置が計算されるたびに、所定量の前記原料粒子のマイグレーション位置に基づいて、前記成膜面上に前記原料粒子にて形成される膜の欠陥に関する情報を計算するモフォロジー演算部と、
前記膜の欠陥に関する情報に基づいて、前記原料粒子にて形成される膜の表面の活性化エネルギーを計算するエネルギー演算部と、
を備え、
前記マイグレーション演算部は、前記エネルギー演算部によって直前に計算された膜の表面の活性化エネルギーを用いる、半導体加工システム。
（１４）
成膜状態を計測するセンサ部と、
前記センサ部にて計測された情報を用いて計算される膜の膜質と、所望の膜質との差に基づいて、成膜条件を補正する補正条件を判断する補正判断部と、
前記補正条件に基づいて、前記成膜条件を制御する制御部と、
をさらに備える、前記（１３）に記載の半導体加工システム。
（１５）
前記補正判断部が前記補正条件を判断できない場合、成膜を停止させる加工停止部をさらに備える、前記（１４）に記載の半導体加工システム。
（１６）
演算装置を用いて、成膜面の表面の活性化エネルギーに基づいて、前記成膜面に入射する原料粒子の各々が前記成膜面上でマイグレーションする位置を計算することと、
前記原料粒子の各々のマイグレーション位置に基づいて、前記原料粒子にて形成される膜の欠陥に関する情報を計算することと、
前記膜の欠陥に関する情報に基づいて、前記原料粒子にて形成される膜の膜質分布を計算することと、
を含む、成膜シミュレーション方法。
（１７）
前記膜質分布は、前記膜の密度分布、または前記膜の欠陥の密度分布のいずれかを少なくとも含む、前記（１６）に記載の成膜シミュレーション方法。
（１８）
前記膜質分布は、あらかじめ設定された関数またはデータベースを用いて計算される、前記（１６）または（１７）に記載の成膜シミュレーション方法。
（１９）
前記原料粒子は、２種以上であり、
前記原料粒子に関する情報は、前記原料粒子の組成比である、前記（１６）〜（１８）のいずれか一項に記載の成膜シミュレーション方法。
（２０）
演算装置を用いて、成膜面の表面の活性化エネルギーに基づいて、前記成膜面に入射する原料粒子の各々が前記成膜面上でマイグレーションする位置を計算することと、
前記原料粒子の各々のマイグレーション位置に基づいて、前記原料粒子にて形成される膜の欠陥に関する情報を計算することと、
前記膜の欠陥に関する情報に基づいて、成膜される膜全体のボイド幅分布を計算することと、
前記ボイド幅分布に基づいて、成膜される膜全体の透水性を計算することと、
を含む、成膜シミュレーション方法。
（２１）
前記原料粒子は、２種以上であり、
前記透水性は、前記原料粒子の組成比、および成膜温度にさらに基づいて計算される、前記（２０）に記載の成膜シミュレーション方法。
（１）
演算装置を用いて、成膜面の表面の活性化エネルギーに基づいて、前記成膜面に入射する原料粒子の各々が前記成膜面上でマイグレーションする位置を計算することと、
所定量の前記原料粒子のマイグレーション位置を計算するたびに、所定量の前記原料粒子のマイグレーション位置に基づいて、前記成膜面上に前記原料粒子にて形成される膜の欠陥に関する情報を計算することと、
前記膜の欠陥に関する情報に基づいて、前記原料粒子にて形成される膜の表面の活性化エネルギーを計算することと、を含み、
前記原料粒子の各々のマイグレーション位置の計算には、直前に計算された膜の表面の活性化エネルギーが用いられる、成膜シミュレーション方法。
（２）
前記膜の欠陥に関する情報は、前記原料粒子にて形成される膜のボイド幅分布を表す情報を少なくとも含む、前記（１）に記載の成膜シミュレーション方法。
（３）
前記原料粒子は、前記成膜面に所定の確率にて付着し、
付着した前記原料粒子に対して前記成膜面上でのマイグレーション位置が計算される、前記（１）または（２）に記載の成膜シミュレーション方法。
（４）
前記原料粒子の各々のマイグレーション位置の計算には、成膜条件に関する情報がさらに用いられる、前記（１）〜（３）のいずれか一項に記載の成膜シミュレーション方法。
（５）
前記原料粒子は、２種以上であり、
前記原料粒子の各々のマイグレーション位置の計算には、前記原料粒子の種類ごとに独立した前記活性化エネルギーが用いられる、前記（１）〜（４）のいずれか一項に記載の成膜シミュレーション方法。
（６）
前記原料粒子は、等方的または異方的に前記成膜面に入射する、前記（１）〜（５）のいずれか一項に記載の成膜シミュレーション方法。
（７）
前記原料粒子は、四角形、円形、球形、または立方体形のいずれかの形状でモデル化される、前記（１）〜（６）のいずれか一項に記載の成膜シミュレーション方法。
（８）
前記原料粒子のマイグレーション位置は、前記原料粒子の前記成膜面への付着位置から所定の領域内にてモンテカルロ法を用いることで計算される、前記（１）〜（７）のいずれか一項に記載の成膜シミュレーション方法。
（９）
前記原料粒子のマイグレーション位置は、前記原料粒子の前記成膜面への付着位置から最近接の凹形状を有する表面位置である、前記（８）に記載の成膜シミュレーション方法。
（１０）
前記原料粒子のマイグレーション位置は、前記原料粒子をランダムに移動させた際に、前記原料粒子が有するエネルギーが閾値以下となる位置である、前記（１）〜（７）のいずれか一項に記載の成膜シミュレーション方法。
（１１）
前記原料粒子は、移動ごとに、成膜温度に基づくエネルギーを得ると共に、移動した位置の前記活性化エネルギーに基づくエネルギーを失う、前記（１０）に記載の成膜シミュレーション方法。
（１２）
コンピュータを
成膜面の表面の活性化エネルギーに基づいて、前記成膜面に入射する原料粒子の各々が前記成膜面上でマイグレーションする位置を計算するマイグレーション演算部と、
前記マイグレーション演算部によって、所定量の前記原料粒子のマイグレーション位置が計算されるたびに、所定量の前記原料粒子のマイグレーション位置に基づいて、前記成膜面上に前記原料粒子にて形成される膜の欠陥に関する情報を計算するモフォロジー演算部と、
前記膜の欠陥に関する情報に基づいて、前記原料粒子にて形成される膜の表面の活性化エネルギーを計算するエネルギー演算部と、
として機能させ、
前記マイグレーション演算部は、前記エネルギー演算部によって直前に計算された膜の表面の活性化エネルギーを用いる、プログラム。
（１３）
成膜面の表面の活性化エネルギーに基づいて、前記成膜面に入射する原料粒子の各々が前記成膜面上でマイグレーションする位置を計算するマイグレーション演算部と、
所定量の前記原料粒子のマイグレーション位置が計算されるたびに、所定量の前記原料粒子のマイグレーション位置に基づいて、前記成膜面上に前記原料粒子にて形成される膜の欠陥に関する情報を計算するモフォロジー演算部と、
前記膜の欠陥に関する情報に基づいて、前記原料粒子にて形成される膜の表面の活性化エネルギーを計算するエネルギー演算部と、
を備え、
前記マイグレーション演算部は、前記エネルギー演算部によって直前に計算された膜の表面の活性化エネルギーを用いる、半導体加工システム。
（１４）
成膜状態を計測するセンサ部と、
前記センサ部にて計測された情報を用いて計算される膜の膜質と、所望の膜質との差に基づいて、成膜条件を補正する補正条件を判断する補正判断部と、
前記補正条件に基づいて、前記成膜条件を制御する制御部と、
をさらに備える、前記（１３）に記載の半導体加工システム。
（１５）
前記補正判断部が前記補正条件を判断できない場合、成膜を停止させる加工停止部をさらに備える、前記（１４）に記載の半導体加工システム。
（１６）
演算装置を用いて、成膜面の表面の活性化エネルギーに基づいて、前記成膜面に入射する原料粒子の各々が前記成膜面上でマイグレーションする位置を計算することと、
前記原料粒子の各々のマイグレーション位置に基づいて、前記原料粒子にて形成される膜の欠陥に関する情報を計算することと、
前記膜の欠陥に関する情報に基づいて、前記原料粒子にて形成される膜の膜質分布を計算することと、
を含む、成膜シミュレーション方法。
（１７）
前記膜質分布は、前記膜の密度分布、または前記膜の欠陥の密度分布のいずれかを少なくとも含む、前記（１６）に記載の成膜シミュレーション方法。
（１８）
前記膜質分布は、あらかじめ設定された関数またはデータベースを用いて計算される、前記（１６）または（１７）に記載の成膜シミュレーション方法。
（１９）
前記原料粒子は、２種以上であり、
前記原料粒子に関する情報は、前記原料粒子の組成比である、前記（１６）〜（１８）のいずれか一項に記載の成膜シミュレーション方法。
（２０）
演算装置を用いて、成膜面の表面の活性化エネルギーに基づいて、前記成膜面に入射する原料粒子の各々が前記成膜面上でマイグレーションする位置を計算することと、
前記原料粒子の各々のマイグレーション位置に基づいて、前記原料粒子にて形成される膜の欠陥に関する情報を計算することと、
前記膜の欠陥に関する情報に基づいて、成膜される膜全体のボイド幅分布を計算することと、
前記ボイド幅分布に基づいて、成膜される膜全体の透水性を計算することと、
を含む、成膜シミュレーション方法。
（２１）
前記原料粒子は、２種以上であり、
前記透水性は、前記原料粒子の組成比、および成膜温度にさらに基づいて計算される、前記（２０）に記載の成膜シミュレーション方法。
１ 原料粒子
３ 膜
５ 成膜対象
７ ボイド
１００、２００ 情報処理装置
１０１ 入力部
１０３、２０３ 入射演算部
１０５、２０５ マイグレーション演算部
１０７、２０７ モフォロジー演算部
１０９、２０９ 膜質演算部
１１１、２１１ エネルギー演算部
１１３ 透水性演算部
１１５ 出力部
２１５ 補正判断部
２１７ 加工停止部
３００ 半導体加工装置
３０１ 加工部
３０３ センサ部
３０５ 制御部
３ 膜
５ 成膜対象
７ ボイド
１００、２００ 情報処理装置
１０１ 入力部
１０３、２０３ 入射演算部
１０５、２０５ マイグレーション演算部
１０７、２０７ モフォロジー演算部
１０９、２０９ 膜質演算部
１１１、２１１ エネルギー演算部
１１３ 透水性演算部
１１５ 出力部
２１５ 補正判断部
２１７ 加工停止部
３００ 半導体加工装置
３０１ 加工部
３０３ センサ部
３０５ 制御部
Claims (15)
- 演算装置を用いて、成膜面の表面の活性化エネルギーに基づいて、前記成膜面に入射する原料粒子の各々が前記成膜面上でマイグレーションする位置を計算することと、
所定量の前記原料粒子のマイグレーション位置を計算するたびに、所定量の前記原料粒子のマイグレーション位置に基づいて、前記成膜面上に前記原料粒子にて形成される膜の欠陥に関する情報として膜の密度及び欠陥密度のうちの少なくともいずれか一方を計算することと、
前記膜の密度又は前記欠陥密度のうちの少なくともいずれか一方に基づいて、前記原料粒子にて形成される膜の密度分布又は欠陥密度分布の少なくともいずれか一方を表す膜質分布を計算することと、
前記膜質分布に基づいて、前記原料粒子にて形成される膜の表面の活性化エネルギーを計算することと、を含み、
前記原料粒子の各々のマイグレーション位置の計算には、直前に計算された膜の表面の活性化エネルギーが用いられ、
前記膜質分布の計算は、他のプロセスシミュレーションとの間で相互に膜モデルに関する情報を引き継いで実行される
成膜シミュレーション方法。 - 前記膜の密度は、前記原料粒子にて形成される膜のボイド幅の大きさ、前記原料粒子の組成、および成膜温度に基づいて計算され、前記欠陥密度は、前記ボイド幅の大きさ、前記原料粒子の組成、成膜温度、及び成膜対象に関する情報に基づいて計算される、請求項１に記載の成膜シミュレーション方法。
- 前記原料粒子は、前記成膜面に所定の確率にて付着し、
付着した前記原料粒子に対して前記成膜面上でのマイグレーション位置が計算される、請求項１または２に記載の成膜シミュレーション方法。 - 前記原料粒子の各々のマイグレーション位置の計算には、成膜条件に関する情報がさらに用いられる、請求項１〜３のいずれか一項に記載の成膜シミュレーション方法。
- 前記原料粒子は、２種以上であり、
前記原料粒子の各々のマイグレーション位置の計算には、前記原料粒子の種類ごとに独立した前記活性化エネルギーが用いられる、請求項１〜４のいずれか一項に記載の成膜シミュレーション方法。 - 前記原料粒子は、等方的または異方的に前記成膜面に入射する、請求項１〜５のいずれか一項に記載の成膜シミュレーション方法。
- 前記原料粒子は、四角形、円形、球形、または立方体形のいずれかの形状でモデル化される、請求項１〜６のいずれか一項に記載の成膜シミュレーション方法。
- 前記原料粒子のマイグレーション位置は、前記原料粒子の前記成膜面への付着位置から所定の領域内にてモンテカルロ法を用いることで計算される、請求項１〜７のいずれか一項に記載の成膜シミュレーション方法。
- 前記原料粒子のマイグレーション位置は、前記原料粒子の前記成膜面への付着位置から最近接の凹形状を有する表面位置である、請求項８に記載の成膜シミュレーション方法。
- 前記原料粒子のマイグレーション位置は、前記原料粒子をランダムに移動させた際に、前記原料粒子が有するエネルギーが閾値以下となる位置である、請求項１〜７のいずれか一項に記載の成膜シミュレーション方法。
- 前記原料粒子は、移動ごとに、成膜温度に基づくエネルギーを得ると共に、移動した位置の前記活性化エネルギーに基づくエネルギーを失う、請求項１０に記載の成膜シミュレーション方法。
- コンピュータを
成膜面の表面の活性化エネルギーに基づいて、前記成膜面に入射する原料粒子の各々が前記成膜面上でマイグレーションする位置を計算するマイグレーション演算部と、
前記マイグレーション演算部によって、所定量の前記原料粒子のマイグレーション位置が計算されるたびに、所定量の前記原料粒子のマイグレーション位置に基づいて、前記成膜面上に前記原料粒子にて形成される膜の欠陥に関する情報として膜の密度及び欠陥密度のうちの少なくともいずれか一方を計算するモフォロジー演算部と、
前記膜の密度又は前記欠陥密度のうちの少なくともいずれか一方に基づいて、前記原料粒子にて形成される膜の密度分布又は欠陥密度分布の少なくともいずれか一方を表す膜質分布を計算する膜質演算部と、
前記膜質分布に基づいて、前記原料粒子にて形成される膜の表面の活性化エネルギーを計算するエネルギー演算部と、
として機能させ、
前記膜質演算部は、他のプロセスシミュレーションとの間で相互に膜モデルに関する情報を引き継いで前記膜質分布の計算を実行し、
前記マイグレーション演算部は、前記エネルギー演算部によって直前に計算された膜の表面の活性化エネルギーを用いる、プログラム。 - 成膜面の表面の活性化エネルギーに基づいて、前記成膜面に入射する原料粒子の各々が前記成膜面上でマイグレーションする位置を計算するマイグレーション演算部と、
所定量の前記原料粒子のマイグレーション位置が計算されるたびに、所定量の前記原料粒子のマイグレーション位置に基づいて、前記成膜面上に前記原料粒子にて形成される膜の欠陥に関する情報として膜の密度及び欠陥密度のうちの少なくともいずれか一方を計算するモフォロジー演算部と、
前記膜の密度又は前記欠陥密度のうちの少なくともいずれか一方に基づいて、前記原料粒子にて形成される膜の密度分布又は欠陥密度分布の少なくともいずれか一方を表す膜質分布を計算する膜質演算部と、
前記膜質分布に基づいて、前記原料粒子にて形成される膜の表面の活性化エネルギーを計算するエネルギー演算部と、
を備え、
前記膜質演算部は、他のプロセスシミュレーションとの間で相互に膜モデルに関する情報を引き継いで前記膜質分布の計算を実行し、
前記マイグレーション演算部は、前記エネルギー演算部によって直前に計算された膜の表面の活性化エネルギーを用いる、半導体加工システム。 - 成膜状態を計測するセンサ部と、
前記センサ部にて計測された情報を用いて計算される膜の膜質と、所望の膜質との差に基づいて、成膜条件を補正する補正条件を判断する補正判断部と、
前記補正条件に基づいて、前記成膜条件を制御する制御部と、
をさらに備える、請求項１３に記載の半導体加工システム。 - 前記補正判断部が前記補正条件を判断できない場合、成膜を停止させる加工停止部をさらに備える、請求項１４に記載の半導体加工システム。
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| JP2016004259A JP6693133B2 (ja) | 2016-01-13 | 2016-01-13 | 成膜シミュレーション方法、プログラム、および半導体加工システム |
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|---|---|---|---|
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|---|---|
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