申请/专利权人：杭州电子科技大学

申请日：2018-11-16

公开（公告）日：2022-11-25

公开（公告）号：CN109508500B

主分类号：G06F30/398

分类号：G06F30/398

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.11.25#授权;2019.04.16#实质审查的生效;2019.03.22#公开

摘要：本发明公开了一种估计金属栅晶粒随机取向引起FinFET阈值统计分布的方法，该估计方法具体包括6个步骤：先用sentaurus设计出合适的结构模型，然后在sdevice中确定栅极金属晶粒随机取向的参数模型，接着仿真出随机生成的500个栅极金属晶粒随机取向模型的模拟射频性能参数，再接着使用Inspect工具提取出Id‑Vg曲线并调用f_VT1函数提取出器件性能参数VT的样本数据，然后将相关数据导入至Origin中，根据最大似然法利用Origin的分析工具箱判断拟合GaussAmp统计分布，最后通过卡方检验验证统计分布的正确性。本发明提供了一种在可以在电路设计早期快速精确地估计由于FinFET器件的栅极金属晶粒随机取向导致实际器件和电路的模拟射频性能变化统计分布的方法。

主权项：1.一种估计金属栅晶粒随机取向引起FinFET阈值统计分布的方法，其特征在于该方法包括以下步骤：通过Sentaurus计算机技术辅助设计软件，根据实际工艺技术水平，设计FinFET模型参数；随机仿真生成500个栅极金属晶粒随机取向模型；使用Inspect工具提取出Id-Vg曲线并通过调用“f_VT1”函数，提取FinFET器件的阈值电压参数；将Sentaurus仿真产生的大量样本数据读取并保存到Origin软件的各个变量中；将FinFET器件性能参数及其变化数据信息，应用Origin分析工具箱，进行GaussAmp分布的概率密度函数和累积概率函数拟合并表征。

全文数据：一种估计金属栅晶粒随机取向引起FinFET阈值统计分布的方法技术领域本发明属于半导体信息器件和集成器件与电路设计领域，主要涉及一种估计栅极金属（如TaN材料）晶粒随机取向（MGG）导致鳍式场效应晶体管FinFET的阈值电压VT统计分布的方法，具体是一种快速而精确的预测由于实际制造过程中MGG导致FinFET器件和电路中VT性能变化统计分布。背景技术在当前的集成电路工业中，对于22nm及以下尺度的晶体管，平面MOSFET已经不能满足日益提高的性能需要。因此多栅结构的FinFET被提出来取代以往的平面MOSFET器件。然而，经过了几十年的发展，集成器件和电路芯片的制造已经非常复杂，总共涉及几千个不同的工艺步骤并且每个步骤的技术要求也非常的高。这些工艺步骤，通过依靠各种物理或化学的过程，如离子注入、退火、刻蚀和沉积等手段将FinFET器件集成在一块很小的半导体硅片上。尽管现在的半导体制造技术已经非常成熟，然而在整个过程中还不能做到对硅片所有细微粒子进行非常精确地控制，结果就造成了FinFET工艺参数发生一定的随机波动现象，从而影响FinFET器件性能不确定性和由此组成的电路性能成品率降低。根据目前的现状，引起这些现象的波动源主要包括：栅极金属晶粒取向随机变化MGG、线边缘粗糙LER、随机掺杂波动（RDF）等。并且相关的研究表明，相对于另外两种随机行为MGG已被确认为影响FinFET器件性能不确定性的主要来源。MGG引起FinFET器件参数变化是因为：栅极金属是原子层沉积（ALD）过程形成的，然而由于技术原因并不能精确控制原子层的整个沉积过程，从而导致栅极的金属层由数个几纳米直径大小且取向不同的晶粒组成。因为不同取向的晶粒具有不同的金属功函数，也就产生了不同的金属-半导体功函数差（Фms），从而导致同一半导体芯片上不同的FinFET器件具有不同的功函数差，发生Фms的随机波动现象。以氮化钽TaN金属栅极为例，它具有4.0电子伏特（100）、4.15电子伏特（200）和4.8电子伏特220三种不同的功函数值，其出现的概率分别为50%、30%和20%。显然，Фms作为阈值电压VT组成的主要部分，VT也将随着功函数波动从而产生了一定的随机变化，表现出一定的统计分布。但是，现有的金属栅工程技术对抑制MGG引起的器件的VT特性变化效果甚微。目前，很多研究仅仅是根据大量样本数据得到的图表进行粗略的分析判断。然而，事实上，这种现象必须用统计分布进行精确估计并描述其特性。因此，在集成器件和电路设计制造早期采用比较快速而精确的概率密度进行统计分布进行预测，并依靠统计学理论来检验估计的统计分布是否可靠是十分必要的。发明内容本发明针对现有技术的不足，提供了一种估计栅极金属晶粒随机取向引起FinFET阈值统计分布的方法。本发明采用如下方案来解决技术问题：一种估计栅极金属晶粒随机取向导致FinFET阈值电压随机波动统计分布的方法，具体有以下几个步骤：通过Sentaurus软件设计出合适的结构模型，并设定好FinFET器件的参数，包括金属晶粒与栅极金属面积的比值RGG，并依据不同金属特性确定晶粒方向的概率以及相应的功函数值，考虑仿真效率和精度的折衷，设置产生500个的随机器件模型。接着提取出Id-Vg曲线，再通过调用“f_VT1”函数提取FinFET器件的阈值电压值VT。然后将Sentaurus软件随机仿真产生的大量数据读取到Origin中，并应用其分析工具箱，进行概率密度函数PDF和累积概率函数CDF拟合并表征。最后还可以通过卡方检验验证统计分布的正确性。本发明的有益效果：本发明能在FinFET器件和集成电路设计的早期，快速精确地预测由于栅极金属晶粒随机取向效应导致实际纳米器件和集成电路性能随机波动的统计分布，为设计和制造集成电路芯片提供一定的指导作用。附图说明图1是本发明的技术路线和具体步骤框图。具体实施方式如图1所示，本实例详细实施步骤是：（1）根据具体纳米工艺、模型参数和RGG值，在Sentaurus仿真软件中设计相应的模型参数和算法。（2）设定随机生成500个栅极金属晶粒随机取向模型，以预测实际集成电路制造的统计结果。（3）对于纳米FinFET器件，利用Inspect工具提取出器件的Id-Vg曲线并调用“f_VT1”这一函数提取出随机产生的FinFET模型的阈值电压VT的大量样本数据。（4）接着将Sentaurus仿真产生的大量样本数据导入并保存到Origin软件的各个变量中。（5）利用Origin的分析工具箱，读入上述（4）中保存在变量中的大量样本数据，选择分析工具箱中的拟合对话框，然后选择非线性曲线拟合选取GaussAmp统计分布进行拟合和表征。（6）对上述（5）中拟合的统计分布结果，根据统计学理论进行样本数据的卡方检验，设计置信概率为0.05。若得到的概率大于0.05，则说明该统计分布对样本数据的估计是正确的，这将以统计学理论为依据严格地证明了统计分布的准确性和有效性。综上，本发明提供了一种估计MGG导致FinFET阈值电压VT统计分布的快速而精确的方法，这种方法可以很好的弥补现在仅依赖样本数据判断其性能变化统计分布的缺点，并且该方法依据统计学的理论来检验得到的统计分布的准确性，这就很好的完善了现代先进FinFET集成器件和电路性能评估体系。本领域的普通技术人员应当认识到，以上实施步骤和方案仅是用来验证本发明，而并非作为对本发明的限定，只要是在本发明的范围内，对以上实施步骤和方案的变化、变形都将落在本发明的保护范围内。

权利要求：1.一种估计金属栅晶粒随机取向引起FinFET阈值统计分布的方法，其特征在于该方法包括以下步骤：通过Sentaurus计算机技术辅助设计软件，根据实际工艺技术水平，设计FinFET模型参数；随机仿真生成500个栅极金属晶粒随机取向模型；使用Inspect工具提取出Id-Vg曲线并通过调用“f_VT1”函数，提取FinFET器件的阈值电压参数；将Sentaurus仿真产生的大量样本数据读取并保存到Origin软件的各个变量中；将FinFET器件性能参数及其变化数据信息，应用Origin分析工具箱，进行GaussAmp分布的概率密度函数和累积概率函数拟合并表征。2.根据权利要求1所述一种估计金属栅晶粒随机取向引起FinFET阈值统计分布的方法，其特征在于：使用最大似然法初步判断拟合结果的正确性，并采用卡方检验法来确认其统计的拟合特性是否正确。3.根据权利要求1所述一种估计金属栅晶粒随机取向引起FinFET阈值统计分布的方法，其特征在于：卡方检验法中的置信概率设置为0.05。

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