JPH1197375A - イオン注入のシミュレーション方法 - Google Patents
イオン注入のシミュレーション方法Info
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- JPH1197375A JPH1197375A JP25629597A JP25629597A JPH1197375A JP H1197375 A JPH1197375 A JP H1197375A JP 25629597 A JP25629597 A JP 25629597A JP 25629597 A JP25629597 A JP 25629597A JP H1197375 A JPH1197375 A JP H1197375A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 デュアルピアソン分布を用いたイオン注入の
シミュレーションでは、異なる注入エネルギーでのイオ
ン注入を表す分布間に整合性がない場合がある。 【解決手段】 異なる注入エネルギーでの各イオン注入
における実測データを得（Ｓ１１）、実測データから算
出（Ｓ１２）された初期パラメータに基づいて第１ピア
ソン分布を示すパラメータのフィッティングを行う（Ｓ
１３）。フィッティングされたパラメータと注入エネル
ギーとの関係線によってパラメータを調整する（Ｓ１
４）。実測データから第１ピアソン分布に関するデータ
を差し引いて（Ｓ１５）算出（Ｓ１６）された第２ピア
ソン分布を示す初期パラメータに基づいて第２ピアソン
分布を示すパラメータのフィッティングを行い（Ｓ１
７）、注入エネルギーとの関係線によって第２ピアソン
分布を示すパラメータを調整する（Ｓ１８）。調整され
た各パラメータのフィッティングを行う（Ｓ１９）。
シミュレーションでは、異なる注入エネルギーでのイオ
ン注入を表す分布間に整合性がない場合がある。 【解決手段】 異なる注入エネルギーでの各イオン注入
における実測データを得（Ｓ１１）、実測データから算
出（Ｓ１２）された初期パラメータに基づいて第１ピア
ソン分布を示すパラメータのフィッティングを行う（Ｓ
１３）。フィッティングされたパラメータと注入エネル
ギーとの関係線によってパラメータを調整する（Ｓ１
４）。実測データから第１ピアソン分布に関するデータ
を差し引いて（Ｓ１５）算出（Ｓ１６）された第２ピア
ソン分布を示す初期パラメータに基づいて第２ピアソン
分布を示すパラメータのフィッティングを行い（Ｓ１
７）、注入エネルギーとの関係線によって第２ピアソン
分布を示すパラメータを調整する（Ｓ１８）。調整され
た各パラメータのフィッティングを行う（Ｓ１９）。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、デュアルピアソン
分布を用いて、半導体装置の製造におけるイオン注入を
シミュレーションする方法に関する。
分布を用いて、半導体装置の製造におけるイオン注入を
シミュレーションする方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】半導体装置の製造におけるイオン注入工
程には、デュアルピアソン（Ｄｕａｌ−Ｐｅａｒｓｏ
ｎ）分布等の関数を用いたシミュレーション方法が多く
適用されている。このデュアルピアソン分布は、浅い位
置にピークを持つ第１ピアソン分布と、これよりも深い
位置にピークを持つ第２ピアソン分布との組み合わせに
よって表現されている。
程には、デュアルピアソン（Ｄｕａｌ−Ｐｅａｒｓｏ
ｎ）分布等の関数を用いたシミュレーション方法が多く
適用されている。このデュアルピアソン分布は、浅い位
置にピークを持つ第１ピアソン分布と、これよりも深い
位置にピークを持つ第２ピアソン分布との組み合わせに
よって表現されている。
【０００３】一般にピアソン分布は下記の数式（１）に
示す微分方程式を満足する分布関数Ｐ（ｘ）の総称であ
り、４つの定数（ａ，ｃ0 ，ｃ1 ，ｃ2 ）を持ってい
る。 ｄＰ(x) ／ｄｘ＝（ｘ−ａ）Ｐ(x) ／（ｃ0 ＋ｃ1 ｘ＋ｃ2 ｘ2 ）…（１）
示す微分方程式を満足する分布関数Ｐ（ｘ）の総称であ
り、４つの定数（ａ，ｃ0 ，ｃ1 ，ｃ2 ）を持ってい
る。 ｄＰ(x) ／ｄｘ＝（ｘ−ａ）Ｐ(x) ／（ｃ0 ＋ｃ1 ｘ＋ｃ2 ｘ2 ）…（１）
【０００４】上記分布関数Ｐ（ｘ）における各定数は、
下記数式（２）によって物理的な意味を持つパラメータ
（Ｒｐ、ＤＲｐ、γ、β）と関係付けられている。 ｘ ＝ｕ−ｐ、 ａ ＝ｃ1 ＝−ＤＲｐ 2（β＋３）／Ａ、 ｃ0 ＝−ＤＲｐ 2（４β−３γ2 ）／Ａ、 ｃ2 ＝（−２β＋３γ2 ＋６）／Ａ、 Ａ ＝１０β−１２γ2 −１８ …（２） ただし、Ｒｐ、ＤＲｐ、γ、βはそれぞれ、 Ｒｐ ：平均射影飛程（分布のピーク位置）、 ＤＲｐ：標準偏差（Ｒｐ近傍での分布の広がり）、 γ ：歪み（分布の偏り）、 β ：尖り（Ｒｐ近傍での分布形状）であることとす
る。
下記数式（２）によって物理的な意味を持つパラメータ
（Ｒｐ、ＤＲｐ、γ、β）と関係付けられている。 ｘ ＝ｕ−ｐ、 ａ ＝ｃ1 ＝−ＤＲｐ 2（β＋３）／Ａ、 ｃ0 ＝−ＤＲｐ 2（４β−３γ2 ）／Ａ、 ｃ2 ＝（−２β＋３γ2 ＋６）／Ａ、 Ａ ＝１０β−１２γ2 −１８ …（２） ただし、Ｒｐ、ＤＲｐ、γ、βはそれぞれ、 Ｒｐ ：平均射影飛程（分布のピーク位置）、 ＤＲｐ：標準偏差（Ｒｐ近傍での分布の広がり）、 γ ：歪み（分布の偏り）、 β ：尖り（Ｒｐ近傍での分布形状）であることとす
る。
【０００５】そして、イオン注入工程のシミュレーショ
ンに適用されるデュアルピアソン分布は、２つのピーク
を持つ注入イオンのプロファイルに対応する２つのピア
ソン分布関数ｆ（ｘ）、ｇ（ｘ）を用い下記の数式
（３）のように定義されている。 ｈ（ｘ）＝αｆ（ｘ）＋（１−α）ｇ（ｘ）…（０≦α≦１）…（３）
ンに適用されるデュアルピアソン分布は、２つのピーク
を持つ注入イオンのプロファイルに対応する２つのピア
ソン分布関数ｆ（ｘ）、ｇ（ｘ）を用い下記の数式
（３）のように定義されている。 ｈ（ｘ）＝αｆ（ｘ）＋（１−α）ｇ（ｘ）…（０≦α≦１）…（３）
【０００６】上記関数を用いたイオン注入のシミュレー
ションでは、実測データに基づいてピアソン分布を示す
４つのパラメータ（Ｒｐ、ＤＲｐ、γ、β）のフィッテ
ィングを行うことで実測データを高精度に再現し、シミ
ュレーション精度を向上させるようにしている。
ションでは、実測データに基づいてピアソン分布を示す
４つのパラメータ（Ｒｐ、ＤＲｐ、γ、β）のフィッテ
ィングを行うことで実測データを高精度に再現し、シミ
ュレーション精度を向上させるようにしている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】ところが、上記実測デ
ータのみに基づいたイオン注入のシミュレーションで
は、正確なシミュレーションが行えない場合がある。図
１６には、上記シミュレーションによって得られた結果
を示す。サンプルは、結晶方位〈１００〉のシリコン基
板にヒ素（Ａｓ）イオンを注入エネルギー５．０ｋｅＶ
〜５０．０ｋｅＶ、ドーズ量３．０×１０15個／ｃ
ｍ2 、入射角度７°で注入したものを用いた。また、実
測データは、ＳＩＭＳ（ｓｅｃｏｎｄａｒｙ ｉｏｎ
ｍａｓｓ ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ）にて実測した注
入イオンの深さに対する注入量を実測データとして用い
た。
ータのみに基づいたイオン注入のシミュレーションで
は、正確なシミュレーションが行えない場合がある。図
１６には、上記シミュレーションによって得られた結果
を示す。サンプルは、結晶方位〈１００〉のシリコン基
板にヒ素（Ａｓ）イオンを注入エネルギー５．０ｋｅＶ
〜５０．０ｋｅＶ、ドーズ量３．０×１０15個／ｃ
ｍ2 、入射角度７°で注入したものを用いた。また、実
測データは、ＳＩＭＳ（ｓｅｃｏｎｄａｒｙ ｉｏｎ
ｍａｓｓ ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ）にて実測した注
入イオンの深さに対する注入量を実測データとして用い
た。
【０００８】この図に示すように、実測データに基づく
パラメータのフィッティングのみを行う上記シミュレー
ションでは、注入エネルギー３０ｋｅＶのプロファイル
と、注入エネルギー５０ｋｅＶのプロファイルとが、約
０．０３μｍの深さと、約０．２５μｍの深さとで交差
している。これは、イオン注入では起こり得ない現象で
あり、上記フィッティングによって得られたパラメータ
の注入エネルギー依存性が適切ではないことを示してい
る。したがって、上記シミュレーションでは、異なる注
入エネルギーでのイオン注入のシミュレーションにおい
て分布の整合性を得ることができず、高精度なシミュレ
ーション結果を得ることができない。
パラメータのフィッティングのみを行う上記シミュレー
ションでは、注入エネルギー３０ｋｅＶのプロファイル
と、注入エネルギー５０ｋｅＶのプロファイルとが、約
０．０３μｍの深さと、約０．２５μｍの深さとで交差
している。これは、イオン注入では起こり得ない現象で
あり、上記フィッティングによって得られたパラメータ
の注入エネルギー依存性が適切ではないことを示してい
る。したがって、上記シミュレーションでは、異なる注
入エネルギーでのイオン注入のシミュレーションにおい
て分布の整合性を得ることができず、高精度なシミュレ
ーション結果を得ることができない。
【０００９】また、上記シミュレーションに適用される
デュアルピアソン分布は、２つの分布関数を合成して１
つの分布が表されるため、それぞれの分布を示す各々４
つのパラメータと、これらの分布を合成するためのパラ
メータαで示される。このため、このシミュレーション
を行うためには合計９個のパラメータのフィッティング
を行わなければならず、手間が斯かった。
デュアルピアソン分布は、２つの分布関数を合成して１
つの分布が表されるため、それぞれの分布を示す各々４
つのパラメータと、これらの分布を合成するためのパラ
メータαで示される。このため、このシミュレーション
を行うためには合計９個のパラメータのフィッティング
を行わなければならず、手間が斯かった。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明はこのような課題
を解決するために成されたデュアルピアソン分布を用い
たイオン注入のシミュレーション方法である。そして、
請求項１記載の方法では、先ず異なる注入エネルギーで
の各イオン注入における実測データから算出された初期
パラメータに基づいて、当該各イオン注入における第１
ピアソン分布を示すパラメータのフィッティングを行
う。次に、フィッティングされた第１ピアソン分布を示
すパラメータと注入エネルギーとの関係線を作成し、当
該関係線に基づいて第１ピアソン分布を示すパラメータ
を調整する。また、実測データから第１ピアソン分布に
関するデータを差し引いた残りの実測データから算出さ
れた初期パラメータに基づいて、各イオン注入における
第２ピアソン分布を示すパラメータのフィッティングを
行う。その後、フィッティングされた第２ピアソン分布
を示すパラメータと注入エネルギーとの関係線を作成
し、当該関係線に基づいて第２ピアソン分布を示すパラ
メータを調整する。以上の各工程の後、第１ピアソン分
布と前記第２ピアソン分布とが連続するように、上記の
ように調整された各パラメータのフィッティングを行
う。
を解決するために成されたデュアルピアソン分布を用い
たイオン注入のシミュレーション方法である。そして、
請求項１記載の方法では、先ず異なる注入エネルギーで
の各イオン注入における実測データから算出された初期
パラメータに基づいて、当該各イオン注入における第１
ピアソン分布を示すパラメータのフィッティングを行
う。次に、フィッティングされた第１ピアソン分布を示
すパラメータと注入エネルギーとの関係線を作成し、当
該関係線に基づいて第１ピアソン分布を示すパラメータ
を調整する。また、実測データから第１ピアソン分布に
関するデータを差し引いた残りの実測データから算出さ
れた初期パラメータに基づいて、各イオン注入における
第２ピアソン分布を示すパラメータのフィッティングを
行う。その後、フィッティングされた第２ピアソン分布
を示すパラメータと注入エネルギーとの関係線を作成
し、当該関係線に基づいて第２ピアソン分布を示すパラ
メータを調整する。以上の各工程の後、第１ピアソン分
布と前記第２ピアソン分布とが連続するように、上記の
ように調整された各パラメータのフィッティングを行
う。
【００１１】上記請求項１記載の方法では、フィッティ
ングによって得られた各イオン注入のパラメータと注入
エネルギーとの関係線に基づいて上記パラメータを調整
することで、調整されたパラメータは注入エネルギーが
反映された値になる。このため、調整されたパラメータ
で示されるデュアルピアソン分布は、注入エネルギー依
存性を有する形状になる。
ングによって得られた各イオン注入のパラメータと注入
エネルギーとの関係線に基づいて上記パラメータを調整
することで、調整されたパラメータは注入エネルギーが
反映された値になる。このため、調整されたパラメータ
で示されるデュアルピアソン分布は、注入エネルギー依
存性を有する形状になる。
【００１２】また、請求項２記載の方法は、実測データ
を用いて第１ピアソン分布を示すパラメータのフィッテ
ィングを行い、上記実測データから第１ピアソ分布に関
するデータを差し引いた残りの実測データを用いて第２
ピアソン分布を示すパラメータのフィッティングを行
い、その後第１ピアソン分布と第２ピアソン分布とが連
続するように各パラメータのフィッティングを行うこと
で、デュアルピアソン分布を用いたイオン注入をシミュ
レーションする方法において、上記第２ピアソン分布
は、第１ピアソン分布よりも深い位置の分布であり、当
該第２ピアソン分布を示すパラメータのフィッティング
を行う際には、当該第２ピアソン分布を対称な形状を有
する分布とみなすことを特徴としている。
を用いて第１ピアソン分布を示すパラメータのフィッテ
ィングを行い、上記実測データから第１ピアソ分布に関
するデータを差し引いた残りの実測データを用いて第２
ピアソン分布を示すパラメータのフィッティングを行
い、その後第１ピアソン分布と第２ピアソン分布とが連
続するように各パラメータのフィッティングを行うこと
で、デュアルピアソン分布を用いたイオン注入をシミュ
レーションする方法において、上記第２ピアソン分布
は、第１ピアソン分布よりも深い位置の分布であり、当
該第２ピアソン分布を示すパラメータのフィッティング
を行う際には、当該第２ピアソン分布を対称な形状を有
する分布とみなすことを特徴としている。
【００１３】上記請求項２記載の方法では、第２ピアソ
ン分布が対称な形状を有する分布と仮定して当該第２ピ
アソン分布を示すパラメータのフィッティングが行われ
るため、このフィッティングでは第２ピアソン分布を示
すパラメータのうち分布形状を示すパラメータが固定さ
れる。したがって、フィッティングを行うパラメータ数
が減らされる。
ン分布が対称な形状を有する分布と仮定して当該第２ピ
アソン分布を示すパラメータのフィッティングが行われ
るため、このフィッティングでは第２ピアソン分布を示
すパラメータのうち分布形状を示すパラメータが固定さ
れる。したがって、フィッティングを行うパラメータ数
が減らされる。
【００１４】
【発明の実施の形態】以下に、デュアルピアソン分布を
用いたイオン注入のシミュレーション方法の実施形態を
説明する。ただし、デュアルピアソン分布は、浅い位置
にピークを持つ第１ピアソン分布と、これよりも深い位
置にピークを持つ第２ピアソン分布との組み合わせによ
って表現されることとする。
用いたイオン注入のシミュレーション方法の実施形態を
説明する。ただし、デュアルピアソン分布は、浅い位置
にピークを持つ第１ピアソン分布と、これよりも深い位
置にピークを持つ第２ピアソン分布との組み合わせによ
って表現されることとする。
【００１５】（第１実施形態）図１及び図２は請求項１
のシミュレーション方法を説明するフローチャートであ
り、まず、これらの図を用いて請求項１記載のシミュレ
ーション方法の一例を説明する。このシミュレーション
方法は、異なる注入エネルギーでの各イオン注入におけ
る実測データに基づくシミュレーション方法であり、先
ず、先ず第１ステップＳ１１においては、上記各イオン
注入における実測データを取得する。ここでは、例えば
ＳＩＭＳ測定によってシリコン基板中の深さ方向の不純
物濃度分布を上記実測データとして取得する。尚、サン
プルは、ヒ素（Ａｓ）イオンをドーズ量３．０×１０15
個／ｃｍ2 、入射角度７°で注入した結晶方位〈１０
０〉のシリコン基板であり、各サンプルに対するイオン
の注入エネルギーは、５．０ｋｅＶ、１０．０ｋｅＶ、
２０．０ｋｅＶ、３０．０ｋｅＶ、５０．０ｋｅＶ、１
００．０ｋｅＶ、１４０．０ｋｅＶ、２００．０ｋｅＶ
及び３００．０ｋｅＶである。
のシミュレーション方法を説明するフローチャートであ
り、まず、これらの図を用いて請求項１記載のシミュレ
ーション方法の一例を説明する。このシミュレーション
方法は、異なる注入エネルギーでの各イオン注入におけ
る実測データに基づくシミュレーション方法であり、先
ず、先ず第１ステップＳ１１においては、上記各イオン
注入における実測データを取得する。ここでは、例えば
ＳＩＭＳ測定によってシリコン基板中の深さ方向の不純
物濃度分布を上記実測データとして取得する。尚、サン
プルは、ヒ素（Ａｓ）イオンをドーズ量３．０×１０15
個／ｃｍ2 、入射角度７°で注入した結晶方位〈１０
０〉のシリコン基板であり、各サンプルに対するイオン
の注入エネルギーは、５．０ｋｅＶ、１０．０ｋｅＶ、
２０．０ｋｅＶ、３０．０ｋｅＶ、５０．０ｋｅＶ、１
００．０ｋｅＶ、１４０．０ｋｅＶ、２００．０ｋｅＶ
及び３００．０ｋｅＶである。
【００１６】次に、第２ステップＳ１２では、上記実測
データを用いてデュアルピアソン分布の全体の分布をピ
アソン分布関数で示すための第１初期パラメータ（Ｒｐ
，ＤＲｐ ，γ，β）の算出を行う。ここでは、この
実測データをｐ（ｘ）という関数とみなして以下の数式
（４）に従って、各イオン注入に関して第１初期パラメ
ータを算出する。
データを用いてデュアルピアソン分布の全体の分布をピ
アソン分布関数で示すための第１初期パラメータ（Ｒｐ
，ＤＲｐ ，γ，β）の算出を行う。ここでは、この
実測データをｐ（ｘ）という関数とみなして以下の数式
（４）に従って、各イオン注入に関して第１初期パラメ
ータを算出する。
【００１７】
【数１】
【００１８】次いで、第３ステップＳ１３では、各イオ
ン注入に関して、算出した第１初期パラメータに基づく
全体の分布のうち、第１ピアソン分布を示すパラメータ
のフィッティングを行う。尚、第１ピアソン分布のフィ
ッティングに際しては、第１初期パラメータにより描い
たピアソン分布関数で示す分布のうちの所定の深さ範囲
をフィッティング範囲として、この範囲で実測データと
合うようパラメータのフィッティングを行う。
ン注入に関して、算出した第１初期パラメータに基づく
全体の分布のうち、第１ピアソン分布を示すパラメータ
のフィッティングを行う。尚、第１ピアソン分布のフィ
ッティングに際しては、第１初期パラメータにより描い
たピアソン分布関数で示す分布のうちの所定の深さ範囲
をフィッティング範囲として、この範囲で実測データと
合うようパラメータのフィッティングを行う。
【００１９】続いて、第４ステップＳ１４では、第３ス
テップＳ１３でフィッティングされた第１ピアソン分布
を示すパラメータと、各イオン注入における注入エネル
ギーとの関係線を作成し、この関係線に基づいて各イオ
ン注入に関して第１ピアソン分布を示すパラメータを調
整する。ここでは、図２に示した各ステップＳ１４ａ〜
Ｓ１４ｅに従って、以下のようにしてパラメータの調整
を行う。
テップＳ１３でフィッティングされた第１ピアソン分布
を示すパラメータと、各イオン注入における注入エネル
ギーとの関係線を作成し、この関係線に基づいて各イオ
ン注入に関して第１ピアソン分布を示すパラメータを調
整する。ここでは、図２に示した各ステップＳ１４ａ〜
Ｓ１４ｅに従って、以下のようにしてパラメータの調整
を行う。
【００２０】先ず、ステップＳ１４ａでは、最小自乗法
を用いて、上記第３ステップ（Ｓ１３）でフィッングを
行ったパラメータのうち線型のエネルギー依存性を持つ
ことが期待されるＲｐ及びＤＲｐに関して、注入エネル
ギーとの関係線を作成する。図３にはＲｐの関係線を示
し、図４にはＤＲｐの関係性を示す。そして、これらの
関係線に基づいて、各イオン注入において注入エネルギ
ーに対応するＲｐ，ＤＲｐを新たに得る。
を用いて、上記第３ステップ（Ｓ１３）でフィッングを
行ったパラメータのうち線型のエネルギー依存性を持つ
ことが期待されるＲｐ及びＤＲｐに関して、注入エネル
ギーとの関係線を作成する。図３にはＲｐの関係線を示
し、図４にはＤＲｐの関係性を示す。そして、これらの
関係線に基づいて、各イオン注入において注入エネルギ
ーに対応するＲｐ，ＤＲｐを新たに得る。
【００２１】次に、ステップＳ１４ｂでは、新たに得ら
れたパラメータＲｐ，ＤＲｐ及び上記第３ステップ（Ｓ
１３）でのフィッティングで得られたパラメータγ，β
を用いて、再度第１ピアソン分布を示すパラメータγの
フィッティングを行う。
れたパラメータＲｐ，ＤＲｐ及び上記第３ステップ（Ｓ
１３）でのフィッティングで得られたパラメータγ，β
を用いて、再度第１ピアソン分布を示すパラメータγの
フィッティングを行う。
【００２２】その後、ステップＳ１４ｃでは、ステップ
Ｓ１４ｂでフィッティングを行ったパラメータγに関し
て、最小自乗法を用いて注入エネルギーとの関係線を作
成する。図５には、作成されたγの関係線を示す。そし
て、この関係線に基づいて、各イオン注入において注入
エネルギーに対応するγを新たに得る。
Ｓ１４ｂでフィッティングを行ったパラメータγに関し
て、最小自乗法を用いて注入エネルギーとの関係線を作
成する。図５には、作成されたγの関係線を示す。そし
て、この関係線に基づいて、各イオン注入において注入
エネルギーに対応するγを新たに得る。
【００２３】次に、ステップＳ１４ｄでは、新たに得ら
れたパラメータＲｐ，ＤＲｐ，γ及び上記第３ステップ
（Ｓ１３）でのフィッティングで得られたパラメータβ
を用いて、第１ピアソン分布を示すパラメータβのフィ
ッティングを行う。
れたパラメータＲｐ，ＤＲｐ，γ及び上記第３ステップ
（Ｓ１３）でのフィッティングで得られたパラメータβ
を用いて、第１ピアソン分布を示すパラメータβのフィ
ッティングを行う。
【００２４】その後、ステップＳ１４ｅでは、ステップ
Ｓ１４ｄでフィッティングを行ったパラメータβに関し
て、最小自乗法を用いて注入エネルギーとの関係線を作
成する。図６には、作成されたβの関係線を示す。そし
て、この関係線に基づいて、各イオン注入において注入
エネルギーに対応するβを新たに得る。
Ｓ１４ｄでフィッティングを行ったパラメータβに関し
て、最小自乗法を用いて注入エネルギーとの関係線を作
成する。図６には、作成されたβの関係線を示す。そし
て、この関係線に基づいて、各イオン注入において注入
エネルギーに対応するβを新たに得る。
【００２５】以上のようにして第１ピアソン分布を示す
各パラメータＲｐ，ＤＲｐ，γ及びβを新たに得ること
によって、当該各パラメータＲｐ，ＤＲｐ，γ及びβの
調整を行う。
各パラメータＲｐ，ＤＲｐ，γ及びβを新たに得ること
によって、当該各パラメータＲｐ，ＤＲｐ，γ及びβの
調整を行う。
【００２６】その後、図１に示した第５ステップＳ１５
では、実測データから第１ピアソン分布を示すデータを
差し引く処理を行う。これによって全体の分布のうちの
第２ピアソン分布を示す実測データを得る。
では、実測データから第１ピアソン分布を示すデータを
差し引く処理を行う。これによって全体の分布のうちの
第２ピアソン分布を示す実測データを得る。
【００２７】そして、第６ステップＳ１６においては、
上記第２ピアソン分布を示す実測データに基づいて、上
記第２ステップＳ１２と同様に、第２初期パラメータを
算出する。
上記第２ピアソン分布を示す実測データに基づいて、上
記第２ステップＳ１２と同様に、第２初期パラメータを
算出する。
【００２８】その後、第７ステップＳ１７では、第２ピ
アソン分布に関して、第３ステップＳ１３と同様にし
て、第２ピアソン分布を示すパラメータＲｐ，ＤＲｐ，
γ及びβのフィッティングを行う。
アソン分布に関して、第３ステップＳ１３と同様にし
て、第２ピアソン分布を示すパラメータＲｐ，ＤＲｐ，
γ及びβのフィッティングを行う。
【００２９】次に、第８ステップＳ１８では、上記第４
ステップＳ１４の説明で用いた図２に示した各ステップ
Ｓ１４ａ〜Ｓ１４ｅと同様の手順のステップＳ１８ａ〜
Ｓ１８ｅに従って、第２ピアソン分布を示す各パラメー
タＲｐ，ＤＲｐ，γ及びβの調整を行う。図７〜図１０
には、第７ステップＳ１７でフィッティングされた第２
ピアソン分布を示すパラメータと、各イオン注入におけ
る注入エネルギーとの関係線を示す。ここでは、これら
の関係線に基づいて、上記第４ステップＳ１４と同様に
第２ピアソン分布を示すパラメータを調整する。
ステップＳ１４の説明で用いた図２に示した各ステップ
Ｓ１４ａ〜Ｓ１４ｅと同様の手順のステップＳ１８ａ〜
Ｓ１８ｅに従って、第２ピアソン分布を示す各パラメー
タＲｐ，ＤＲｐ，γ及びβの調整を行う。図７〜図１０
には、第７ステップＳ１７でフィッティングされた第２
ピアソン分布を示すパラメータと、各イオン注入におけ
る注入エネルギーとの関係線を示す。ここでは、これら
の関係線に基づいて、上記第４ステップＳ１４と同様に
第２ピアソン分布を示すパラメータを調整する。
【００３０】その後、第９ステップＳ１９では、第１ピ
アソン分布と第２ピアソン分布とが連続するように、調
整された第１ピアソン分布のパラメータと第２ピアソン
分布のパラメータとを第３初期パラメータとして用いて
フィッティングを行う。
アソン分布と第２ピアソン分布とが連続するように、調
整された第１ピアソン分布のパラメータと第２ピアソン
分布のパラメータとを第３初期パラメータとして用いて
フィッティングを行う。
【００３１】この場合２つのピアソン分布の比αを下記
の数式（５）により求める。 α＝１−（ｄｏｓｅ２／ｄｏｓｅ１）…（５） そして、上記第１ピアソン分布と第２ピアソン分布との
比αと、上記第３ステップＳ２３でフィッティングされ
た第１ピアソン分布のパラメータと、上記第６ステップ
Ｓ２６でフィッティングされた第２ピアソン分布のパラ
メータとを第３初期パラメータにする。そして、この第
３初期パラメータに基づいて、第１ピアソン分布と第２
ピアソン分布とが連続するように、調整された第１ピア
ソン分布のパラメータと第２ピアソン分布のパラメータ
とのフィッティングを行う。
の数式（５）により求める。 α＝１−（ｄｏｓｅ２／ｄｏｓｅ１）…（５） そして、上記第１ピアソン分布と第２ピアソン分布との
比αと、上記第３ステップＳ２３でフィッティングされ
た第１ピアソン分布のパラメータと、上記第６ステップ
Ｓ２６でフィッティングされた第２ピアソン分布のパラ
メータとを第３初期パラメータにする。そして、この第
３初期パラメータに基づいて、第１ピアソン分布と第２
ピアソン分布とが連続するように、調整された第１ピア
ソン分布のパラメータと第２ピアソン分布のパラメータ
とのフィッティングを行う。
【００３２】図１１には、上記のようにしてフィッティ
ングされたパラメータで示される各イオン注入のデュア
ルピアソン分布を示す。この図に示すように、注入エネ
ルギーの異なる各イオン注入のプロファイルは、比較的
浅い位置で１度だけ交差している。
ングされたパラメータで示される各イオン注入のデュア
ルピアソン分布を示す。この図に示すように、注入エネ
ルギーの異なる各イオン注入のプロファイルは、比較的
浅い位置で１度だけ交差している。
【００３３】上記第１実施形態の方法では、イオン注入
におけるシミュレーションにおいて、フィッティングに
よって得られた各イオン注入のパラメータと注入エネル
ギーとの関係線に基づいて上記パラメータを調整する工
程を行うことで、調整されたパラメータは注入エネルギ
ーが反映された値になる。このため、調整されたパラメ
ータで示されるデュアルピアソン分布は、注入エネルギ
ー依存性を有する形状になる。したがって、異なる注入
エネルギーでの上記各イオン注入のシミュレーションに
おいて、分布間の整合性を満たしたパラメータを得るこ
とができ、物理現象に則した精度の高いシミュレーショ
ン結果を得ることができる。
におけるシミュレーションにおいて、フィッティングに
よって得られた各イオン注入のパラメータと注入エネル
ギーとの関係線に基づいて上記パラメータを調整する工
程を行うことで、調整されたパラメータは注入エネルギ
ーが反映された値になる。このため、調整されたパラメ
ータで示されるデュアルピアソン分布は、注入エネルギ
ー依存性を有する形状になる。したがって、異なる注入
エネルギーでの上記各イオン注入のシミュレーションに
おいて、分布間の整合性を満たしたパラメータを得るこ
とができ、物理現象に則した精度の高いシミュレーショ
ン結果を得ることができる。
【００３４】尚、上記実施形態では、最小自乗法を用い
て各パラメータを調整するための関係線を作成した。し
かし、上記で得られたパラメータで示される各デュアル
ピアソン分布の注入エネルギーに対する依存性が適切で
なく、分布間の整合性が得られない場合（例えば、２つ
の分布が異なる深さで２度以上交差している場合）に
は、関係線を再度作成し直して各パラメータの調整を行
い、注入エネルギーに対して適切な依存性を有する分布
が得られるようにする。
て各パラメータを調整するための関係線を作成した。し
かし、上記で得られたパラメータで示される各デュアル
ピアソン分布の注入エネルギーに対する依存性が適切で
なく、分布間の整合性が得られない場合（例えば、２つ
の分布が異なる深さで２度以上交差している場合）に
は、関係線を再度作成し直して各パラメータの調整を行
い、注入エネルギーに対して適切な依存性を有する分布
が得られるようにする。
【００３５】（第２実施形態）次に、図１２は、請求項
２のシミュレーション方法を説明するフローチャートで
あり、以下にこの図を用いて請求項２記載のシミュレー
ション方法の一例を第２実施形態として説明する。
２のシミュレーション方法を説明するフローチャートで
あり、以下にこの図を用いて請求項２記載のシミュレー
ション方法の一例を第２実施形態として説明する。
【００３６】このシミュレーション方法は、実測データ
に基づくイオン注入のシミュレーション方法であり、先
ず第１ステップＳ２１では、イオン注入における実測デ
ータを取得する。ここでは、図１３（Ｍｅａｓｕｒｅｄ
Ｄａｔａ）に示すように、例えばＳＩＭＳ測定によっ
てシリコン基板中の深さ方向の不純物濃度分布を上記実
測データとして取得する。尚、サンプルには、ヒ素（Ａ
ｓ）イオンを注入エネルギー２０ｋｅＶで、ドーズ量１
０14個／ｃｍ2 、入射角度７°で注入した結晶方位〈１
００〉のシリコン基板を用いた。
に基づくイオン注入のシミュレーション方法であり、先
ず第１ステップＳ２１では、イオン注入における実測デ
ータを取得する。ここでは、図１３（Ｍｅａｓｕｒｅｄ
Ｄａｔａ）に示すように、例えばＳＩＭＳ測定によっ
てシリコン基板中の深さ方向の不純物濃度分布を上記実
測データとして取得する。尚、サンプルには、ヒ素（Ａ
ｓ）イオンを注入エネルギー２０ｋｅＶで、ドーズ量１
０14個／ｃｍ2 、入射角度７°で注入した結晶方位〈１
００〉のシリコン基板を用いた。
【００３７】次いで、第２ステップＳ２２では、この実
測データをｐ（ｘ）という関数とみなして上記第１実施
形態で示した数式（４）に従って、第１初期パラメータ
を算出する。
測データをｐ（ｘ）という関数とみなして上記第１実施
形態で示した数式（４）に従って、第１初期パラメータ
を算出する。
【００３８】次に、第３ステップＳ２３では、第１ピア
ソン分布を示すパラメータ（Ｒｐ，ＤＲｐ，γ，β）の
フィッティングを行う。尚、ここでのフィッティングに
際しては、第１初期パラメータにより描いたピアソン分
布関数で示す分布のうちの所定の深さ範囲をフィッティ
ング範囲として、この範囲で実測データと合うようパラ
メータのフィッティングを行う。図１３（１ｓｔ．Ｐｅ
ａｒｓｏｎ Ｆｉｔｔｉｅｄ）には、このフィッティン
グで得られた第１ピアソン分布を示す。
ソン分布を示すパラメータ（Ｒｐ，ＤＲｐ，γ，β）の
フィッティングを行う。尚、ここでのフィッティングに
際しては、第１初期パラメータにより描いたピアソン分
布関数で示す分布のうちの所定の深さ範囲をフィッティ
ング範囲として、この範囲で実測データと合うようパラ
メータのフィッティングを行う。図１３（１ｓｔ．Ｐｅ
ａｒｓｏｎ Ｆｉｔｔｉｅｄ）には、このフィッティン
グで得られた第１ピアソン分布を示す。
【００３９】次に、第４ステップＳ２４では、実測デー
タから上記で得た第１ピアソン分布を示すデータを差し
引き、残りの実測データを第２ピアソン分布を示す実測
データとして得る。図１３及び図１４（２ｎｄ．Ｐｅａ
ｒｓｏｎ Ｅｘｔｒａｃｔｅｄ）には、第２ピアソン分
布を示す実測データを示す。
タから上記で得た第１ピアソン分布を示すデータを差し
引き、残りの実測データを第２ピアソン分布を示す実測
データとして得る。図１３及び図１４（２ｎｄ．Ｐｅａ
ｒｓｏｎ Ｅｘｔｒａｃｔｅｄ）には、第２ピアソン分
布を示す実測データを示す。
【００４０】次に、第５ステップＳ２５では、この第２
ピアソン分布を示す実測データに基づいて、第１実施形
態で示した数式（４）を用いて第２ピアソン分布関数の
初期パラメータ（第２初期パラメータ）を算出する。
ピアソン分布を示す実測データに基づいて、第１実施形
態で示した数式（４）を用いて第２ピアソン分布関数の
初期パラメータ（第２初期パラメータ）を算出する。
【００４１】続いて、第６ステップＳ２６では、上記第
２初期パラメータを用いて第２ピアソン分布におけるパ
ラメータのフィッティングを行う。ここでは、第２ピア
ソン分布が左右対称なピーク形状を持つと仮定してフィ
ッティングを行う。このため、フィッティングを行うパ
ラメータのうち、歪み（分布の偏り）を示すパラメータ
γは０に固定される。また、分布の広がりも、平均射影
飛程（分布のピーク位置：Ｒｐ）近傍での分布の広がり
（ＤＲｐ）で決定されるため、尖り（Ｒｐ近傍での分布
形状）を示すパラメータβの値も準固定される。
２初期パラメータを用いて第２ピアソン分布におけるパ
ラメータのフィッティングを行う。ここでは、第２ピア
ソン分布が左右対称なピーク形状を持つと仮定してフィ
ッティングを行う。このため、フィッティングを行うパ
ラメータのうち、歪み（分布の偏り）を示すパラメータ
γは０に固定される。また、分布の広がりも、平均射影
飛程（分布のピーク位置：Ｒｐ）近傍での分布の広がり
（ＤＲｐ）で決定されるため、尖り（Ｒｐ近傍での分布
形状）を示すパラメータβの値も準固定される。
【００４２】この結果、第２ピアソン分布を示す各パラ
メータは、例えば以下のような値にフィッティングされ
る。 Ｒｐ ＝ ３．１００×１０-2μｍ ＤＲｐ＝ ０．９００×１０-2μｍ γ ＝ ０．０ β ＝１０．０ 図１４（Ｓｙｍｍｅｔｒｙ Ｆｉｔｔｉｎｇ）には、こ
のフィッティングで得られた第２ピアソン分布を示す。
メータは、例えば以下のような値にフィッティングされ
る。 Ｒｐ ＝ ３．１００×１０-2μｍ ＤＲｐ＝ ０．９００×１０-2μｍ γ ＝ ０．０ β ＝１０．０ 図１４（Ｓｙｍｍｅｔｒｙ Ｆｉｔｔｉｎｇ）には、こ
のフィッティングで得られた第２ピアソン分布を示す。
【００４３】次に、第７ステップＳ２７では、上記第１
ピアソン分布と第２ピアソン分布とが連続するように、
これらの分布を示すパラメータのフィッティングを行
う。ここでは、上記第１実施形態の第９ステップ（Ｓ１
９）と同様にフィッティングを行う。ただし、パラメー
タγ，βは、固定された値とする。
ピアソン分布と第２ピアソン分布とが連続するように、
これらの分布を示すパラメータのフィッティングを行
う。ここでは、上記第１実施形態の第９ステップ（Ｓ１
９）と同様にフィッティングを行う。ただし、パラメー
タγ，βは、固定された値とする。
【００４４】上記フィッティングの結果は以下のように
なる。 ＜第１ピアソン分布＞ Ｒｐ ＝ １．７５８×１０-2μｍ ＤＲｐ＝ ９．５４６×１０-3μｍ γ ＝−０．２２２ β ＝１１．９８ ＜第２ピアソン分布＞ Ｒｐ ＝ ３．０９８×１０-2μｍ ＤＲｐ＝ １．４７９×１０-2μｍ γ ＝ ０．０ β ＝１０．０００ ＜分布の割合＞ α ＝０．９４２
なる。 ＜第１ピアソン分布＞ Ｒｐ ＝ １．７５８×１０-2μｍ ＤＲｐ＝ ９．５４６×１０-3μｍ γ ＝−０．２２２ β ＝１１．９８ ＜第２ピアソン分布＞ Ｒｐ ＝ ３．０９８×１０-2μｍ ＤＲｐ＝ １．４７９×１０-2μｍ γ ＝ ０．０ β ＝１０．０００ ＜分布の割合＞ α ＝０．９４２
【００４５】以上のようにして、実測データに対してデ
ュアルピアソン分布のパラメータがフィッティングされ
る。図１５（Ｄｕａｌ−Ｐｅａｒｓｏｎ ｗｉｔｈ Ｓ
ｙｍｍｅｔｒｙ ２ｎｄ．）に、このフィッティングで
得られたデュアルピアソン分布（すなわち、シミュレー
ションによって得られたイオン注入プロファイル）を示
す。
ュアルピアソン分布のパラメータがフィッティングされ
る。図１５（Ｄｕａｌ−Ｐｅａｒｓｏｎ ｗｉｔｈ Ｓ
ｙｍｍｅｔｒｙ ２ｎｄ．）に、このフィッティングで
得られたデュアルピアソン分布（すなわち、シミュレー
ションによって得られたイオン注入プロファイル）を示
す。
【００４６】上記第２実施形態のシミュレーションで
は、第２ピアソン分布が対称な形状を有する分布と仮定
してシミュレーションが行われるため、第２ピアソン分
布を示すパラメータのうち分布形状を示すパラメータ
（γ，β）が固定される。したがって、フィッティング
を行うパラメータ数を減らし、容易にシミュレーション
が行われるようになる。
は、第２ピアソン分布が対称な形状を有する分布と仮定
してシミュレーションが行われるため、第２ピアソン分
布を示すパラメータのうち分布形状を示すパラメータ
（γ，β）が固定される。したがって、フィッティング
を行うパラメータ数を減らし、容易にシミュレーション
が行われるようになる。
【００４７】以下に、第２実施形態のシミュレーション
方法に対する比較として、上記第６ステップＳ６で、第
２ピアソン分布が非対称なピーク形状を持つとしてフィ
ッティングを行った結果を説明する。この場合、第２ピ
アソン分布は大きく左（浅い方向）に傾いた形状にな
り、かつ分布のテール部分を確保するためにピーク付近
を大きく絞り込む必要がある。
方法に対する比較として、上記第６ステップＳ６で、第
２ピアソン分布が非対称なピーク形状を持つとしてフィ
ッティングを行った結果を説明する。この場合、第２ピ
アソン分布は大きく左（浅い方向）に傾いた形状にな
り、かつ分布のテール部分を確保するためにピーク付近
を大きく絞り込む必要がある。
【００４８】この結果、第２ピアソン分布のパラメータ
のうちγ，βは不自然な値になり、以下のような値にフ
ィッティングされる。 Ｒｐ ＝ ４．６００×１０-2μｍ ＤＲｐ＝ １．０００×１０-2μｍ γ ＝ ２５．０ β ＝−２００．０ 図１４（Ｕｎｓｙｍｍｅｔｒｙ Ｆｉｔｔｉｎｇ）に
は、このフィッティングで得られた第２ピアソン分布を
示す。
のうちγ，βは不自然な値になり、以下のような値にフ
ィッティングされる。 Ｒｐ ＝ ４．６００×１０-2μｍ ＤＲｐ＝ １．０００×１０-2μｍ γ ＝ ２５．０ β ＝−２００．０ 図１４（Ｕｎｓｙｍｍｅｔｒｙ Ｆｉｔｔｉｎｇ）に
は、このフィッティングで得られた第２ピアソン分布を
示す。
【００４９】そして、上記第１ピアソン分布と第２ピア
ソン分布との比α、第１ピアソン分布のパラメータ及び
第２ピアソン分布のパラメータを第３初期パラメータに
した第１ピアソン分布と第２ピアソン分布とを連続させ
るためのフィッティングによって、以下のようなパラメ
ータが得られた。 ＜第１ピアソン分布＞ Ｒｐ ＝ １．７５８×１０-2μｍ ＤＲｐ＝ ９．５４６×１０-3μｍ γ ＝− ０．２２２ β ＝ １１．９８ ＜第２ピアソン分布＞ Ｒｐ ＝ ４．６００×１０-2μｍ ＤＲｐ＝ １．０００×１０-2μｍ γ ＝ ２５．０ β ＝−２００．０ ＜分布の割合＞ α ＝ ０．９８０
ソン分布との比α、第１ピアソン分布のパラメータ及び
第２ピアソン分布のパラメータを第３初期パラメータに
した第１ピアソン分布と第２ピアソン分布とを連続させ
るためのフィッティングによって、以下のようなパラメ
ータが得られた。 ＜第１ピアソン分布＞ Ｒｐ ＝ １．７５８×１０-2μｍ ＤＲｐ＝ ９．５４６×１０-3μｍ γ ＝− ０．２２２ β ＝ １１．９８ ＜第２ピアソン分布＞ Ｒｐ ＝ ４．６００×１０-2μｍ ＤＲｐ＝ １．０００×１０-2μｍ γ ＝ ２５．０ β ＝−２００．０ ＜分布の割合＞ α ＝ ０．９８０
【００５０】図１５（Ｄｕａｌ−Ｐｅａｒｓｏｎ ｗｉ
ｔｈ Ｕｎｓｙｍｍｅｔｒｙ ２ｎｄ．）に、このフィ
ッティングで得られたパラメータで示されるイオン注入
のプロファイルを示す。
ｔｈ Ｕｎｓｙｍｍｅｔｒｙ ２ｎｄ．）に、このフィ
ッティングで得られたパラメータで示されるイオン注入
のプロファイルを示す。
【００５１】図１５の（Ｄｕａｌ−Ｐｅａｒｓｏｎ ｗ
ｉｔｈ Ｓｙｍｍｅｔｒｙ ２ｎｄ．）及び（Ｄｕａｌ
−Ｐｅａｒｓｏｎ ｗｉｔｈ Ｕｎｓｙｍｍｅｔｒｙ
２ｎｄ．）に示されるように、２つの分布には若干のズ
レがあるものの、実用上は同一と考えて良い程度に一致
していることが確認された。
ｉｔｈ Ｓｙｍｍｅｔｒｙ ２ｎｄ．）及び（Ｄｕａｌ
−Ｐｅａｒｓｏｎ ｗｉｔｈ Ｕｎｓｙｍｍｅｔｒｙ
２ｎｄ．）に示されるように、２つの分布には若干のズ
レがあるものの、実用上は同一と考えて良い程度に一致
していることが確認された。
【００５２】尚、上記第１実施形態及び第２実施形態に
おけるフィッティングでは、特願平８−２２０９９５に
記載されているように、フィッティングに用いられる初
期パラメータを中心にして各パラメータを複数の走査幅
で走査してフィッティングを行うようにしても良い。こ
の場合、上記実測データとの誤差が最も小さくなる走査
幅でのフィッティングによって得られるパラメータを、
各分布を示すパラメータとして選択するようにする。
おけるフィッティングでは、特願平８−２２０９９５に
記載されているように、フィッティングに用いられる初
期パラメータを中心にして各パラメータを複数の走査幅
で走査してフィッティングを行うようにしても良い。こ
の場合、上記実測データとの誤差が最も小さくなる走査
幅でのフィッティングによって得られるパラメータを、
各分布を示すパラメータとして選択するようにする。
【００５３】また、上記第１実施形態及び第２実施形態
で説明したシミュレーション方法は、それぞれ単独で実
施する場合に限定されることはなく、組み合わせて実施
することも可能である。この場合、第１実施形態の第１
ステップ（Ｓ１７），第８ステップ（Ｓ１８）及び第９
ステップ（Ｓ１９）では、第２ピアソン分布が対称な形
状を有していると見なし、第２ピアソン分布を示すパラ
メータγ，βを固定してフィッティング及び調整を行
う。このように組み合わせて実施することによって、注
入エネルギーに対して依存性を有するイオン注入のシミ
ュレーションを簡便に行うことが可能になる。
で説明したシミュレーション方法は、それぞれ単独で実
施する場合に限定されることはなく、組み合わせて実施
することも可能である。この場合、第１実施形態の第１
ステップ（Ｓ１７），第８ステップ（Ｓ１８）及び第９
ステップ（Ｓ１９）では、第２ピアソン分布が対称な形
状を有していると見なし、第２ピアソン分布を示すパラ
メータγ，βを固定してフィッティング及び調整を行
う。このように組み合わせて実施することによって、注
入エネルギーに対して依存性を有するイオン注入のシミ
ュレーションを簡便に行うことが可能になる。
【００５４】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の請求項１
記載のシミュレーション方法によれば次のような効果が
得られる。すなわち、デュアルピアソン分布を用いたイ
オン注入のシミュレーションにおいて、デュアルピアソ
ン分布を示すパラメータを注入エネルギーに対する依存
性を持たせるように調整することで、注入エネルギーの
異なる分布間の整合性を満足させるパラメータを得るこ
とができ、精度の高いシミュレーションを行うことが可
能になる。また、本発明の請求項２記載のシミュレーシ
ョン方法によれば、デュアルピアソン分布を用いたイオ
ン注入のシミュレーションにおいて、第２ピアソン分布
を対称な形状と見なすことで、フィッティングを行うパ
ラメータ数を減らしてシミュレーションを簡素化するこ
とが可能になる。
記載のシミュレーション方法によれば次のような効果が
得られる。すなわち、デュアルピアソン分布を用いたイ
オン注入のシミュレーションにおいて、デュアルピアソ
ン分布を示すパラメータを注入エネルギーに対する依存
性を持たせるように調整することで、注入エネルギーの
異なる分布間の整合性を満足させるパラメータを得るこ
とができ、精度の高いシミュレーションを行うことが可
能になる。また、本発明の請求項２記載のシミュレーシ
ョン方法によれば、デュアルピアソン分布を用いたイオ
ン注入のシミュレーションにおいて、第２ピアソン分布
を対称な形状と見なすことで、フィッティングを行うパ
ラメータ数を減らしてシミュレーションを簡素化するこ
とが可能になる。
【図１】第１実施形態を説明するフローチャート（その
１）である。
１）である。
【図２】第１実施形態を説明するフローチャート（その
２）である。
２）である。
【図３】第１実施形態において、第１ピアソン分布を示
すパラメータ（Ｒｐ）の調整を説明するグラフである。
すパラメータ（Ｒｐ）の調整を説明するグラフである。
【図４】第１実施形態において、第１ピアソン分布を示
すパラメータ（ＤＲｐ）の調整を説明するグラフであ
る。
すパラメータ（ＤＲｐ）の調整を説明するグラフであ
る。
【図５】第１実施形態において、第１ピアソン分布を示
すパラメータ（γ）の調整を説明するグラフである。
すパラメータ（γ）の調整を説明するグラフである。
【図６】第１実施形態において、第１ピアソン分布を示
すパラメータ（β）の調整を説明するグラフである。
すパラメータ（β）の調整を説明するグラフである。
【図７】第１実施形態において、第２ピアソン分布を示
すパラメータ（Ｒｐ）の調整を説明するグラフである。
すパラメータ（Ｒｐ）の調整を説明するグラフである。
【図８】第１実施形態において、第２ピアソン分布を示
すパラメータ（ＤＲｐ）の調整を説明するグラフであ
る。
すパラメータ（ＤＲｐ）の調整を説明するグラフであ
る。
【図９】第１実施形態において、第２ピアソン分布を示
すパラメータ（γ）の調整を説明するグラフである。
すパラメータ（γ）の調整を説明するグラフである。
【図１０】第１実施形態において、第２ピアソン分布を
示すパラメータ（β）の調整を説明するグラフである。
示すパラメータ（β）の調整を説明するグラフである。
【図１１】第１実施形態で得られたデュアルピアソン分
布である。
布である。
【図１２】第２実施形態を説明するフローチャートであ
る。
る。
【図１３】第２実施形態で得られた第１ピアソン分布で
ある。
ある。
【図１４】第２実施形態で得られた第２ピアソン分布で
ある。
ある。
【図１５】第２実施形態で得られたデュアルピアソン分
布である。
布である。
【図１６】従来技術で得られたデュアルピアソン分布で
ある。
ある。
Claims (2)
- 【請求項１】 第１ピアソン分布と第２ピアソン分布と
を合成してなるデュアルピアソン分布を示すパラメータ
を実測データに基づいてフィッティングするイオン注入
のシミュレーション方法であって、 異なる注入エネルギーでの各イオン注入における実測デ
ータから算出された初期パラメータに基づいて、当該各
イオン注入における前記第１ピアソン分布を示すパラメ
ータのフィッティングを行う工程と、 フィッティングされた前記第１ピアソン分布を示すパラ
メータと前記注入エネルギーとの関係線を作成し、当該
関係線に基づいて前記第１ピアソン分布を示すパラメー
タを調整する工程と、 前記実測データから前記第１ピアソン分布に関するデー
タを差し引いた残りの実測データから算出された初期パ
ラメータに基づいて、前記各イオン注入における前記第
２ピアソン分布を示すパラメータのフィッティングを行
う工程と、 フィッティングされた前記第２ピアソン分布を示すパラ
メータと前記注入エネルギーとの関係線を作成し、当該
関係線に基づいて前記第２ピアソン分布を示すパラメー
タを調整する工程と、 前記第１ピアソン分布と前記第２ピアソン分布とが連続
するように、前記調整された各パラメータのフィッティ
ングを行う工程とを行うことを特徴とするイオン注入の
シミュレーション方法。 - 【請求項２】 実測データから算出された初期パラメー
タに基づいて第１ピアソン分布を示すパラメータのフィ
ッティングを行い、 前記実測データから前記第１ピアソン分布に関するデー
タを差し引いた残りの実測データから算出された初期パ
ラメータに基づいて第２ピアソン分布を示すパラメータ
のフィッティングを行い、 フィッティングされた前記各パラメータを用いて前記第
１ピアソン分布と第２ピアソン分布とが連続するように
当該各パラメータのフィッティングを行うことによっ
て、前記第１ピアソン分布と第２ピアソン分布とを合成
してなるデュアルピアソン分布を適用したイオン注入の
シミュレーションを行う方法において、 前記第２ピアソン分布は、前記第１ピアソン分布よりも
深い位置における注入イオンの分布であり、当該第２ピ
アソン分布を示すパラメータのフィッティングを行う際
には、当該第２ピアソン分布が対称な形状を有している
と見なすことを特徴とするイオン注入のシミュレーショ
ン方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25629597A JPH1197375A (ja) | 1997-09-22 | 1997-09-22 | イオン注入のシミュレーション方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25629597A JPH1197375A (ja) | 1997-09-22 | 1997-09-22 | イオン注入のシミュレーション方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1197375A true JPH1197375A (ja) | 1999-04-09 |
Family
ID=17290681
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP25629597A Pending JPH1197375A (ja) | 1997-09-22 | 1997-09-22 | イオン注入のシミュレーション方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1197375A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005056874A (ja) * | 2003-08-01 | 2005-03-03 | Fujitsu Ltd | イオン注入による不純物濃度分布を表現するパラメータの抽出方法及び抽出プログラム |
| JP2009302390A (ja) * | 2008-06-16 | 2009-12-24 | Hitachi High-Technologies Corp | 試料温度の制御方法 |
| JP4866850B2 (ja) * | 2005-06-30 | 2012-02-01 | 富士通株式会社 | 不純物濃度分布の予測方法及び不純物濃度分布を決定するプログラム |
-
1997
- 1997-09-22 JP JP25629597A patent/JPH1197375A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005056874A (ja) * | 2003-08-01 | 2005-03-03 | Fujitsu Ltd | イオン注入による不純物濃度分布を表現するパラメータの抽出方法及び抽出プログラム |
| JP4629317B2 (ja) * | 2003-08-01 | 2011-02-09 | 富士通株式会社 | イオン注入による不純物濃度分布を表現するパラメータの抽出方法及び抽出プログラム |
| JP4866850B2 (ja) * | 2005-06-30 | 2012-02-01 | 富士通株式会社 | 不純物濃度分布の予測方法及び不純物濃度分布を決定するプログラム |
| JP2009302390A (ja) * | 2008-06-16 | 2009-12-24 | Hitachi High-Technologies Corp | 試料温度の制御方法 |
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