JPH08139044A

JPH08139044A - 半導体製造プロセスにおけるシミュレーション方法、不純物拡散領域の形成方法、及び熱処理装置

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Publication number: JPH08139044A
Application number: JP30318794A
Authority: JP
Inventors: Hideki Otani; 秀樹大谷
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 1994-11-11
Filing date: 1994-11-11
Publication date: 1996-05-31

Abstract

(57)【要約】【目的】簡便かつ高速な手法によりドーズ量依存性を
考慮した不純物導入及び熱拡散領域の不純物濃度分布の
シミュレーションを行うことができるシミュレーション
方法を提供し、ドーズ量依存性を考慮してイオン注入及
び熱拡散を実現できる不純物拡散領域の形成方法及び熱
処理装置を提供する。【構成】半導体製造プロセスにおいて、半導体基板に
不純物を導入し、ＲＴＡ等の熱処理により不純物を拡散
させる際、不純物の濃度分布を、少なくとも導入された
不純物の総量（ドーズ）に基づく計算を含む工程により
シミュレートするもので、その熱処理プロセスにおい
て、導入された不純物の総量を測定し（２）、これにつ
いてパラメータの抽出（３）及び計算（５）を行い、サ
ンプルは必要に応じ熱処理装置部（１）で形成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、半導体製造プロセスに
おけるシミュレーション方法、不純物拡散領域の形成方
法、及び熱処理装置に関する。特に、半導体基板に不純
物を導入し、熱処理を行って不純物を拡散させて不純物
拡散領域を得る工程を有する場合についての半導体製造
プロセスにおけるシミュレーション方法、不純物拡散領
域の形成方法、及び熱処理装置に関するものである。

【０００２】本発明は、例えば、半導体製造プロセスで
行われている半導体内への不純物注入後の熱処理による
不純物の再分布について、半導体プロセスシミュレーシ
ョンによる不純物濃度分布の予測の向上と、その予測を
半導体プロセスにフィードバックするシステムとして利
用することができる。

【０００３】

【従来の技術】従来、半導体製造プロセスにおいてイオ
ン注入等の不純物導入を行う場合は、実測であるＳＩＭ
Ｓ（ＳｅｃｏｎｄａｒｙＩｏｎＭａｓｓＳｐｅｃ
ｔｒｏｍｅｔｒｙ）測定などにより、不純物濃度分布を
確認する必要がある。一方、この不純物濃度分布をシミ
ュレーションにより予測することが行われている。

【０００４】半導体製造プロセスには、半導体内に注入
した不純物を熱処理によって活性化する工程がある。特
に近年、高温短時間の熱処理（ＲＴＡ：ＲａｐｉｄＴ
ｈｅｒｍａｌＡｎｎｅａｌｉｎｇ）を用いるプロセス
が定着している。活性化した不純物濃度分布を半導体プ
ロセスシミュレーションによって予測することはよく行
われていることだが、現在用いられている従来モデルの
ＲＴＡのシミュレーションでは、不純物総量（ドーズ。
以下本明細書中、ドーズ量と称することもある）による
差が考慮されていない。しかし、現実にはドーズの高低
によって拡散の様子が異なり、不純物濃度分布に差が生
じている。

【０００５】即ち、従来のシミュレーション方法に不純
物総量（ドーズ量）依存性を導入するためには、計算に
用いる数千個以上のパラメータを設定し直したファイル
をドーズ量を変える毎に個々に用意しなければならない
ので、煩雑であって実現が困難であり、実現したとして
も計算に膨大な時間を要するものにならざるを得ない。
例えば点欠陥モジュールによるシミュレーションは、複
雑で計算時間が極めて長く、必要とするパラメータも非
常に多くて、実用的でない。これに更に熱処理の条件を
加えると、ますます実現性は乏しくなる。

【０００６】従来は上記のように、不純物のドーズによ
る差が半導体プロセスシミュレータで計算できないの
で、プロセスを変える毎に多くの実験結果を必要とす
る。このようにプロセスを変える毎に多くの実験結果を
必要とするので、同時にプロセス毎に半導体プロセスシ
ミュレーションに使うパラメータ値を大量に必要とする
こととなり、結局精度の良いシミュレーションを実用的
に用いることは困難であった。

【０００７】このため、例えばＬＳＩ等の半導体製造技
術に欠かせない不純物導入（イオン注入）及びその熱拡
散技術については、不純物総量（ドーズ）の依存性が重
要となっているにも拘らず、ドーズ量依存性を考慮した
不純物濃度の正確かつ簡便な計算はなし得ず、よってか
かるドーズ量依存性を考慮したイオン注入・熱処理技術
も十分には確立できていないのが現状である。

【０００８】

【発明の目的】本発明は上記事情に鑑みてなされたもの
で、簡便かつ高速な手法によりドーズ量依存性を考慮し
た不純物導入及び熱拡散領域の不純物濃度分布のシミュ
レーションを行うことができるシミュレーション方法を
提供し、かつこのようなドーズ量依存性を考慮してイオ
ン注入及び熱拡散を実現できる不純物拡散領域の形成方
法及び熱処理装置を提供することを目的とする。

【０００９】

【目的を達成するための手段】本出願の請求項１の発明
は、半導体基板に不純物を導入し、熱処理を行って不純
物を拡散させて不純物拡散領域を得る場合について、該
不純物拡散領域の不純物の濃度分布を、少なくとも導入
された不純物の総量に基づく計算を含む工程によりシミ
ュレートすることを特徴とする半導体製造プロセスにお
けるシミュレーション方法であって、これにより上記目
的を達成するものである。

【００１０】本出願の請求項２の発明は、導入された不
純物の総量に基づく計算が、不純物の拡散長への影響を
考慮したものであることを特徴とする請求項１に記載の
半導体製造プロセスにおけるシミュレーション方法であ
って、これにより上記目的を達成するものである。

【００１１】本出願の請求項３の発明は、半導体基板に
不純物をイオン注入により導入し、熱処理を行って不純
物を拡散させて不純物拡散領域を得る不純物拡散領域の
形成方法であって、該不純物拡散領域の不純物の濃度分
布を、少なくとも導入された不純物の総量に基づく計算
を含む工程によりシミュレートし、該シミュレートによ
り予測される不純物濃度分布に基づいて半導体基板への
不純物のイオン注入及び熱処理を行うことを特徴とする
不純物拡散領域の形成方法であって、これにより上記目
的を達成するものである。

【００１２】本出願の請求項４の発明は、半導体基板に
不純物をイオン注入により導入し、熱処理を行って不純
物を拡散させて不純物拡散領域を得る熱処理装置であっ
て、該不純物拡散領域の不純物の濃度分布を、少なくと
も導入された不純物の総量に基づくとともに、不純物の
拡散長への影響を考慮した計算を含む工程により予測す
るシミュレート装置部と、該シミュレート装置部により
予測される不純物濃度分布に基づいて半導体基板への不
純物のイオン注入及び熱処理を行うイオン注入装置部及
び熱処理装置部を備えることを特徴とする熱処理装置で
あって、これにより上記目的を達成するものである。

【００１３】本発明は、半導体プロセスシミュレーショ
ンによって、半導体基板内の不純物濃度分布を高精度に
計算、予測する方法を取り入れた半導体プロセス設計に
おいて、上記シミュレーションに不純物総量（ドーズ）
の依存性を考慮した高温短時間の熱処理（ＲＴＡ）につ
いて新しい計算式を用いて、実験結果による不純物濃度
分布を高精度に計算、再現する態様で用いることができ
る。

【００１４】また、上記実験結果による不純物濃度分布
から計算に必要な各パラメータ値を抽出し、上記計算か
ら得られた結果を半導体プロセス設計にフィードバック
して、より高精度な半導体プロセス設計を行うシステム
として具体化することができる。

【００１５】

【作用】本発明によれば、半導体プロセスシミュレーシ
ョンの熱処理（例えばＲＴＡ）の計算に新しく不純物総
量（ドーズ）依存性を考慮したことによって、実験結果
をよく再現できるようになった。

【００１６】かつ、新しく実験を行うことなく従来の実
験結果を整理すること、または最小限の追加実験によっ
て、上記の計算式を利用することにより、実験結果のな
い範囲まで半導体プロセスシミュレーションで予測する
ことが可能となる。また、プロセス毎に半導体プロセス
シミュレーションに多くのパラメータ値を持つ必要がな
く、最小限のパラメータ値をもって計算を行うことがで
きる。

【００１７】以上により、半導体プロセスにおいて、半
導体内の不純物濃度分布を容易に予測することができる
ようになった。更に、この予測によって、所望の不純物
濃度分布をもつイオン注入及び熱処理を精度良く行う技
術を提供することが可能となった。

【００１８】

【実施例】以下本発明の実施例について、図面を参照し
て説明する。但し当然のことではあるが、本発明は以下
の実施例により限定を受けるものではない。

【００１９】実施例１この実施例は、本発明を、ＬＳＩを構成するＭＯＳ半導
体装置やバイポーラ半導体装置の製造プロセスに適用し
たものである。

【００２０】本実施例の半導体製造プロセスにおいて
は、半導体基板に不純物を導入し、熱処理（例えばＲＴ
Ａ）を行って不純物を拡散させて不純物拡散領域を得る
場合について、該不純物拡散領域の不純物の濃度分布
を、少なくとも導入された不純物の総量（ドーズ）に基
づく計算を含む工程によりシミュレートするが、より具
体的には、図１に示すように、その熱処理プロセスにお
いて、導入された不純物の総量を測定し（２）、これに
ついてパラメータの抽出（３）及び計算（５）を行っ
て、熱処理のシミュレートを行う。図１中、符号（１）
は熱処理装置部を示し、符号（４）はデータベースを示
す。

【００２１】本実施例ではイオン注入プロセスにおいて
も、図１に示すように、導入された不純物の総量を測定
し（２′）、これについてパラメータの抽出（３′）及
び計算（５′）を行って、熱処理のシミュレートを行う
ようにした。符号（１′）はイオン注入装置部、符号
（４′）はデータベースである。

【００２２】特に本実施例では、導入された不純物の総
量に基づく計算が、不純物の拡散長への影響を考慮した
ものとした。

【００２３】また本実施例は、このシミュレート結果
を、イオン注入・熱処理プロセスに具体的にフィードバ
ックして半導体製造を行う構成にしたものである。即
ち、本実施例では、半導体基板に不純物をイオン注入に
より導入し、熱処理を行って不純物を拡散させて不純物
拡散領域を得る際、該不純物拡散領域の不純物の濃度分
布を、少なくとも導入された不純物の総量に基づく計算
を含む工程によりシミュレートし、該シミュレートによ
り予測される不純物分布に基づいて半導体基板への不純
物のイオン注入及び熱処理を行うようにした。装置構成
としては、半導体基板に不純物をイオン注入により導入
し、熱処理を行って不純物を拡散させて不純物拡散領域
を得るイオン注入・熱処理装置であって、該不純物拡散
領域の不純物の濃度分布を、少なくとも導入された不純
物の総量に基づくとともに、不純物の拡散長への影響を
考慮した計算を含む工程により予測するシミュレート装
置部（図１の（２）〜（５）、また（２′）〜
（５′））と、該シミュレート装置部により予測される
不純物濃度分布に基づいて半導体基板への不純物のイオ
ン注入及び熱処理を行うイオン注入装置部（１′）及び
熱処理装置部（１）を備える。

【００２４】本実施例のプロセスでは、実際の半導体製
造に先立って、以下の手順によって、計算に必要なパラ
メータを抽出する。この作業は、新しい試料を作製する
たびに行っておき、データベースとして蓄え、次の試料
作製に役立てる。なお、パラメータを作製試料に基づく
のでなく、既知資料、論文等から求め、これをデータベ
ースに入れてパラメータとして用いるようにすることが
できる。よって、図１におけるパラメータ抽出（３）が
不要な構成とすることもできる。

【００２５】本実施例では、以下の手順を行った。熱処理装置部（１）で、計算に必要なパラメータを抽
出するために必要な試料作製を行う。不純物濃度測定装置（２）で、上記熱処理装置部
（１）で作った試料の不純物濃度の測定を行う（ここで
はＳＩＭＳ，ＳＲ等の実測手段を使用する）。上記の結果と、後に示す新規に創案した計算モデル
式とデータベース（４）（過去の測定結果や論文などに
基づく）を元に、パラメータ抽出装置（３）で、計算式
のために要するパラメータ抽出を行う。上記の結果得られたパラメータを熱処理計算装置
（５）（必要により更に、イオン注入計算装置
（５′））に導入し、熱処理装置部（１）で作製する試
料の不純物濃度分布の予測計算をこの熱処理計算装置
（５）で行う。

【００２６】以上から得られた結果を用いて、実際につ
くる半導体デバイスの特性予測を行う。

【００２７】本実施例は各種半導体装置製造プロセスに
適用できるものであるが、図２には、本実施例を適用で
きるＭＯＳトランジスタ（ＭＯＳ：ＭｅｔａｌＯｘｉ
ｄｅｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）の概略断面図を示
す。図２において、基板１０（単結晶Ｓｉ等のＳｉ基板
や、その他半導体基板）に注入した活性化した不純物拡
散領域１１，１２の不純物濃度分布を予測する。本実施
例の半導体プロセスシミュレーションでは、このような
ＭＯＳトランジスタをはじめ、バイポーラトランジスタ
などにも同様に適用できるが、ここではＭＯＳトランジ
スタを代表して説明を進める。なお図２中、符号１３は
ゲート絶縁膜をなすＳｉＯ₂等の絶縁体、１４はポリＳ
ｉ等から成るゲート電極、１５Ｓ，１５Ｇ，１５Ｄは各
々ソース、ゲート、ドレインの各引出し電極である。通
常半導体作製工程では、まず、イオン注入（不純物の注
入）によって半導体基板１０内に不純物を注入し、その
後熱処理を行うことによって不純物の活性化、再分布を
行って不純物拡散領域１１，１２を形成して、所望の特
性が得られるようにしている。

【００２８】従来の手法のシミュレーションによって得
られた図２のＡ−Ａ断面での不純物濃度分布の模式図
を、図３に示す。一方、実測によって得られた同断面で
の不純物濃度分布の模式図を、図４に示す。いずれも、
イオン注入を行った後、熱処理を行った場合についての
分布である。以後、この不純物濃度分布を例にとって記
述する。

【００２９】従来、一般的に用いられている解析的な手
法によるシミュレーションでは、図３に示すように、ド
ーズ（不純物総量（図３及び図４の不純物濃度分布の面
積に相当する））を変化させた場合、不純物濃度分布
は、図３の点線で示すように縦軸方向へ平行移動する。
即ち、図３中符号Ｉで示す分布を中ドーズとすると、高
ドーズＩＩの場合は縦方向上方へシフトし、低ドーズＩ
ＩＩの場合は縦方向下方へシフトする。

【００３０】一方、実測による実験結果では、図４の点
線のように、ドーズが或る量より大きくなるとプロジェ
クションレンジＲ_pを中心に生ずる分布曲線の頂部の凸
状部の幅ａが、高ドーズＩＩ′になれば小さくなり、低
ドーズＩＩＩ′になれば大きくなることが知られている
（Ｉ′で中ドーズの場合を示す）。これはまずイオン注
入時に生じ、その後の熱処理後にも生じるものであるの
で、熱処理後の不純物濃度分布をシミュレートする場合
に大きな問題となる。従来の手法では、図３に示すよう
に、この実際の挙動はシミュレートできなかった。よっ
て本実施例ではこれを解決して、イオン注入後に熱処理
を高温短時間処理（ＲＴＡ：ＲａｐｉｄＴｈｅｒｍａｌ
Ａｎｎｅａｌｉｎｇ）で１回行った後の不純物濃度分
布を、ドーズの変化に合わせて、従来より高精度に予測
するシミュレータを実現した。

【００３１】先に記したように、イオン注入後熱処理を
行った実験結果では、図４の点線よのように、上記幅ａ
は高ドーズになれば小さくなり、低ドーズになれば大き
くなる。また、分布の底部の幅ｂ（深部における広が
り）はあるドーズでもっとも大きくなり、ドーズがそれ
以上でもそれ以下でも減少していくことが知られてい
る。そこで、ａ，ｂをドーズに合わせて変化するように
新規に計算モデル式を立案し、実験結果を高精度に予測
できるようにした。

【００３２】以下、この新規計算モデル式について記
す。

【００３３】従来の熱処理による不純物の拡散方程式
は、以下のように表される。

【００３４】

【数１】 ∂Ｃ／∂ｔ＝−ｄｉｖＪＪ＝−ＤｇｒａｄＣ（１）

【００３５】ここで、Ｃは不純物濃度、Ｄは拡散定数、
ｔは拡散時間（熱処理時間）である。ＲＴＡの計算は拡
散定数Ｄに時間依存性を与えて、以下のように表され
る。

【００３６】

【数２】Ｄ＝Ｄ（ｔ）＝Ｄ₀｛１＋Ｋｅｘｐ（−ｔ／τ）｝（２）

【００３７】ここで、τは時定数、Ｄ₀は増速拡散のな
い（時間依存性のない）通常拡散定数である。式（２）
は図３のｂに関与する。

【００３８】また、図３のａはイオン注入時のパラメー
タＲ_p（分布のピーク位置）とσ（分布の広がり）を用
いて、以下のように表される。

【００３９】

【数３】ａ＝（Ｙ_L×σ−Ｒ_p）＋（Ｒ_P−Ｙ_U×σ）（３）

【００４０】ここで、Ｙ_L，Ｙ_Uは定数である。

【００４１】従来の計算方法では、式（１）（２）
（３）を用いて不純物濃度分布を予測している。すなわ
ち、τ，Ｋ，Ｙ_L，Ｙ_Uは一定値であり、図３の点線の
ような計算結果となる。従って、図３のように、ａ，ｂ
の幅がドーズによらず一定となってしまい、図４のよう
なドーズ依存性は計算できない。

【００４２】そこで、本発明は、図３のａ，ｂの値を改
善するため、Ｄ，ａにドーズの依存性を持たせた。すな
わち、

【００４３】

【数４】Ｄ＝Ｄ（ｄｏｓｅ，ｔ）（Ｋ＝Ｋ（ｄｏｓ
ｅ），τ＝τ（ｄｏｓｅ）），ａ＝ａ（ｄｏｓｅ），
（Ｙ_L＝Ｙ_L（ｄｏｓｅ），Ｙ_U＝Ｙ_U（ｄｏｓｅ））
とした。（ｄｏｓｅはドーズである。）。

【００４４】実験結果から、式（２）に以下のようにド
ーズ依存性を与えた。

【００４５】

【数５】

【００４６】また、式（３）には以下のようにドーズ依
存性を与えた。

【００４７】

【数６】ａ＝｛（Ｙ_L0＋Ｙ_L1×ｌｏｇ₁₀（ｄｏｓｅ））×σ−Ｒ_P｝＋｛Ｒ_P−（Ｙ_U0＋Ｙ_U1×ｌｏｇ₁₀（ｄｏｓｅ））×σ｝Ｙ_L＝Ｙ_L（ｄｏｓｅ）＝Ｙ_L0＋Ｙ_L1×ｌｏｇ₁₀（ｄｏｓｅ）（５）Ｙ_U＝Ｙ_U（ｄｏｓｅ）＝Ｙ_U0＋Ｙ_U1×ｌｏｇ₁₀（ｄｏｓｅ）

【００４８】式（１）（４）（５）を用いて計算するこ
とにより、図４のように、イオン注入とＲＴＡ後の不純
物濃度分布の計算を、ドーズの変化に合わせて予測でき
るようになる。

【００４９】従って、このシミュレータを用いることに
より、ＬＳＩなどの半導体の特性に関与するＰＮジャン
クション深さや不純物総量などが、従来より精度良く予
測できるようになった。

【００５０】次に、具体的なプロセスを説明する。ま
ず、試料の概要を記す。本実施例では下記試料を使用し
た。

【００５１】基板は、高抵抗、Ｎ型、面方位｛１０
０｝、単結晶Ｓｉを用いる。まず、基板表面に１０ｎｍの酸化膜を形成する。次に、ＢＦ₂を注入エネルギー２０ｋｅＶでイオン注
入する。ドーズは、１×１０¹⁴，３×１０¹⁴，１×１０
¹⁵，３×１０¹⁵ａｔｏｍｓ／ｃｍ²の４条件である。それぞれの試料について、９００℃でＲＴＡを行っ
て、不純物の活性化、再分布を行う。拡散時間は、１，
３，１０，３０，１００秒の５条件である。以上２０試料（イオン注入直後の試料も含めると４０
試料）について、ＳＩＭＳ測定を行う。

【００５２】以上の試料に対して、式（１）（４）
（５）を用いて計算した。Ｋ＝Ｋ（ｄｏｓｅ），τ＝τ
（ｄｏｓｅ），Ｙ_L＝Ｙ_L（ｄｏｓｅ），Ｙ_U＝Ｙ
_U（ｄｏｓｅ）は、各々以下のような値を用いた。

【００５３】

【数７】

【００５４】ここで、ｄｏｓｅはａｔｏｍｓ／ｃｍ²、
τ，τ₀，τ₁はｓ、Ｙ_L，Ｙ_L0，Ｙ_L1，Ｙ_Uはμｍの
次元を持つ。

【００５５】なお、上記の実施例ではイオン注入が非常
に浅い場合で、図４のａがＳｉ基板表面まで達している
ため、Ｙ_U−ｄｏｓｅの関係式が導きにくく、よって、
Ｙ_Uは十分大きくとり一定値とした。

【００５６】上述の関係式を図示したのが図５から図７
である。図５はτ−ドーズ、図６はＫ−ドーズ、図７は
Ｙ_L−ドーズの関係図をそれぞれ示す。

【００５７】次に、本実施例により、イオン注入はドー
ズ依存性を考慮したＰｅａｒｓｏｎ関数を用い、熱処理
は、上記新計算モデルを用いて、不純物濃度分布を計算
した結果を示す。実測であるＳＩＭＳ測定結果と重ね合
わせて、良好に一致することを示すが、対比のため、式
（１）（２）（３）を用いて従来の計算による結果とＳ
ＩＭＳとを重ね合わせたものも示す。ここでは、本実施
例の効果が顕著に現れる１×１０¹⁵ａｔｏｍｓ／ｃｍ²
と３×１０¹⁵ａｔｏｍｓ／ｃｍ²の２つのドーズ量の場
合の結果を示す。

【００５８】図８，図１０，図１２，図１４，図１６，
図１８，図２０，図２２，図２４，図２６は、ＳＩＭＳ
（ＳｅｃｏｎｄａｒｙＩｏｎＭａｓｓＳｐｅｃｔ
ｒｏｍｅｔｒｙ）の結果（Ｂ）と、本実施例により、特
に本実施例の熱処理計算装置（５）で計算したＰｅａｒ
ｓｏｎ関数の結果（Ａ）を重ねた図である。

【００５９】また、図９，図１１，図１３，図１５，図
１７，図１９，図２１，図２３，図２５，図２７は、Ｓ
ＩＭＳの結果（Ｂ）と従来の計算結果（Ｃ）を重ねた図
である。

【００６０】図８及び図９は、ドーズ量が１×１０¹⁵ａ
ｔｏｍｓ／ｃｍ²の場合について、拡散時間が１秒の場
合の実施例１の計算結果（Ａ）とＳＩＭＳの測定結果
（Ｂ）を重ねて示した図であり（図８）、また従来法の
計算結果（Ｃ）とＳＩＭＳの測定結果（Ｂ）を重ねて示
した図である（図９）。

【００６１】図１０及び図１１は、同じくドーズ量が１
×１０¹⁵ａｔｏｍｓ／ｃｍ²の場合についてであるが、
拡散時間が３秒の場合の実施例１の計算結果（Ａ）とＳ
ＩＭＳの測定結果（Ｂ）を重ねて示した図であり（図１
０）、また従来法の計算結果（Ｃ）とＳＩＭＳの測定結
果（Ｂ）を重ねて示した図である（図１１）。

【００６２】図１２及び図１３は、同じくドーズ量が１
×１０¹⁵ａｔｏｍｓ／ｃｍ²の場合についてであるが、
拡散時間が１０秒の場合の実施例１の計算結果（Ａ）と
ＳＩＭＳの測定結果（Ｂ）を重ねて示した図であり（図
１２）、また従来法の計算結果（Ｃ）とＳＩＭＳの測定
結果（Ｂ）を重ねて示した図である（図１３）。

【００６３】図１４及び図１５は、同じくドーズ量が１
×１０¹⁵ａｔｏｍｓ／ｃｍ²の場合についてであるが、
拡散時間が３０秒の場合の実施例１の計算結果（Ａ）と
ＳＩＭＳの測定結果（Ｂ）を重ねて示した図であり（図
１４）、また従来法の計算結果（Ｃ）とＳＩＭＳの測定
結果（Ｂ）を重ねて示した図である（図１５）。

【００６４】図１６及び図１７は、同じくドーズ量が１
×１０¹⁵ａｔｏｍｓ／ｃｍ²の場合についてであるが、
拡散時間が１００秒の場合の実施例１の計算結果（Ａ）
とＳＩＭＳの測定結果（Ｂ）を重ねて示した図であり
（図１６）、また従来法の計算結果（Ｃ）とＳＩＭＳの
測定結果（Ｂ）を重ねて示した図である（図１７）。

【００６５】図１８及び図１９は、ドーズ量が３×１０
¹⁵ａｔｏｍｓ／ｃｍ²の場合について、拡散時間が１秒
の場合の実施例１の計算結果（Ａ）とＳＩＭＳの測定結
果（Ｂ）を重ねて示した図であり（図１８）、また従来
法の計算結果（Ｃ）とＳＩＭＳの測定結果（Ｂ）を重ね
て示した図である（図１９）。

【００６６】図２０及び図２１は、同じくドーズ量が３
×１０¹⁵ａｔｏｍｓ／ｃｍ²の場合についてであるが、
拡散時間が３秒の場合の実施例１の計算結果（Ａ）とＳ
ＩＭＳの測定結果（Ｂ）を重ねて示した図であり（図２
０）、また従来法の計算結果（Ｃ）とＳＩＭＳの測定結
果（Ｂ）を重ねて示した図である（図２１）。

【００６７】図２２及び図２３は、同じくドーズ量が３
×１０¹⁵ａｔｏｍｓ／ｃｍ²の場合についてであるが、
拡散時間が１０秒の場合の実施例１の計算結果（Ａ）と
ＳＩＭＳの測定結果（Ｂ）を重ねて示した図であり（図
２２）、また従来法の計算結果（Ｃ）とＳＩＭＳの測定
結果（Ｂ）を重ねて示した図である（図２３）。

【００６８】図２４及び図２５は、同じくドーズ量が３
×１０¹⁵ａｔｏｍｓ／ｃｍ²の場合についてであるが、
拡散時間が３０秒の場合の実施例１の計算結果（Ａ）と
ＳＩＭＳの測定結果（Ｂ）を重ねて示した図であり（図
２４）、また従来法の計算結果（Ｃ）とＳＩＭＳの測定
結果（Ｂ）を重ねて示した図である（図２５）。

【００６９】図２６及び図２７は、同じくドーズ量が３
×１０¹⁵ａｔｏｍｓ／ｃｍ²の場合についてであるが、
拡散時間が１００秒の場合の実施例１の計算結果（Ａ）
とＳＩＭＳの測定結果（Ｂ）を重ねて示した図であり
（図２６）、また従来法の計算結果（Ｃ）とＳＩＭＳの
測定結果（Ｂ）を重ねて示した図である（図２７）。

【００７０】従来の計算結果（Ｃ）は、不純物注入総量
（ドーズ量）依存性が扱われていないので、実測値であ
るＳＩＭＳ測定の結果（Ｂ）とかけ離れているのに対
し、本実施例の計算結果（Ａ）は、実測結果とよく一致
している。本実施例では特に、ドーズが３×１０¹⁴ａｔ
ｏｍｓ／ｃｍ²を超える量の場合について、従来の計算
より良い結果が与ええられた。

【００７１】本実施例によれば、イオン注入・熱処理に
よる不純物濃度の測定回数の削減が可能となった。ま
た、不純物注入総量（ドーズ量）依存性を考慮した不純
物導入及び熱処理による不純物濃度の計算を新規計算式
（計算モデル）の導入により、簡便な計算手法で可能と
した。

【００７２】かつ、従来の簡便な計算手法を応用するこ
とにより、計算時間を短縮できた。

【００７３】更に、計算に必要なパラメータを大幅に削
減し、パラメータ抽出を簡便にした。パラメータの削減
により、計算機内のメモリーを削減できた。

【００７４】実施例２実施例１では、熱処理装置部（１）とイオン注入装置部
（１′）との双方について、各々独立の不純物濃度測定
装置（２）及び（２′）、パラメータ抽出装置（３）及
び（３′）、熱処理計算装置（５）及びイオン注入計算
装置（５′）を設けたが、本実施例では、図２８に示す
ように、熱処理装置部（１）とイオン注入装置部
（１′）とに共通の不純物濃度測定装置（２）、パラメ
ータ抽出装置（３）、熱処理イオン注入計算装置（５）
を用いるようにした。データベース（４）も共通とし
た。本実施例も、実施例１と同様の作用効果を示す。

【００７５】

【発明の効果】以上詳述したように、本発明によれば、
簡便かつ高速な手法によりドーズ量依存性を考慮した不
純物導入及び熱拡散領域の不純物濃度分布のシミュレー
ションを行うことができるシミュレーション方法を提供
し、かつこのようなドーズ量依存性を考慮してイオン注
入及び熱拡散を実現できる不純物拡散領域の形成方法、
及び熱処理装置を提供することができた。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施例１の半導体製造プロセスのフロー図であ
る。

【図２】実施例１が適用できる典型的なＭＯＳトランジ
スタの断面を示す図である。

【図３】図２のＡ−Ａ断面について、従来のシミュレー
ションによる不純物濃度分布のドーズ依存性を示す模式
図である。

【図４】図２のＡ−Ａ断面について、実験結果による不
純物濃度分布のドーズ依存性を示す模式図である。

【図５】拡散定数の拡散時間依存性を表すパラメータτ
のドーズ量依存性を示す図である。

【図６】拡散定数の拡散時間依存性を表すパラメータＫ
のドーズ量依存性を示す図である。

【図７】アモルファス化領域に関するパラメータＹ_Lの
ドーズ依存性を示す図である。

【図８】ドーズ量が１×１０¹⁵ａｔｏｍｓ／ｃｍ²、拡
散時間１秒の場合について、実施例１の計算結果（Ａ）
とＳＩＭＳの測定結果（Ｂ）を重ねて示した図である。

【図９】同じく、従来法の計算結果（Ｃ）とＳＩＭＳの
測定結果（Ｂ）を重ねて示した図である。

【図１０】ドーズ量が１×１０¹⁵ａｔｏｍｓ／ｃｍ²、
拡散時間３秒の場合について、実施例１の計算結果
（Ａ）とＳＩＭＳの測定結果（Ｂ）を重ねて示す図であ
る。

【図１１】同じく、従来法の計算結果（Ｃ）とＳＩＭＳ
の測定結果（Ｂ）を重ねて示した図である。

【図１２】ドーズ量が１×１０¹⁵ａｔｏｍｓ／ｃｍ²、
拡散時間１０秒の場合について、実施例１の計算結果
（Ａ）とＳＩＭＳの測定結果（Ｂ）を重ねて示す図であ
る。

【図１３】同じく、従来法の計算結果（Ｃ）とＳＩＭＳ
の測定結果（Ｂ）を重ねて示した図である。

【図１４】ドーズ量が１×１０¹⁵ａｔｏｍｓ／ｃｍ²、
拡散時間３０秒の場合について、実施例１の計算結果
（Ａ）とＳＩＭＳの測定結果（Ｂ）を重ねて示す図であ
る。

【図１５】同じく、従来法の計算結果（Ｃ）とＳＩＭＳ
の測定結果（Ｂ）を重ねて示した図である。

【図１６】ドーズ量が１×１０¹⁵ａｔｏｍｓ／ｃｍ²、
拡散時間１００秒の場合について、実施例１の計算結果
（Ａ）とＳＩＭＳの測定結果（Ｂ）を重ねて示す図であ
る。

【図１７】同じく、従来法の計算結果（Ｃ）とＳＩＭＳ
の測定結果（Ｂ）を重ねて示した図である。

【図１８】ドーズ量が３×１０¹⁵ａｔｏｍｓ／ｃｍ²、
拡散時間１秒の場合について、実施例１の計算結果
（Ａ）とＳＩＭＳの測定結果（Ｂ）を重ねて示した図で
ある。

【図１９】同じく、従来法の計算結果（Ｃ）とＳＩＭＳ
の測定結果（Ｂ）を重ねて示した図である。

【図２０】ドーズ量が３×１０¹⁵ａｔｏｍｓ／ｃｍ²、
拡散時間３秒の場合について、実施例１の計算結果
（Ａ）とＳＩＭＳの測定結果（Ｂ）を重ねて示す図であ
る。

【図２１】同じく、従来法の計算結果（Ｃ）とＳＩＭＳ
の測定結果（Ｂ）を重ねて示した図である。

【図２２】ドーズ量が３×１０¹⁵ａｔｏｍｓ／ｃｍ²、
拡散時間１０秒の場合について、実施例１の計算結果
（Ａ）とＳＩＭＳの測定結果（Ｂ）を重ねて示す図であ
る。

【図２３】同じく、従来法の計算結果（Ｃ）とＳＩＭＳ
の測定結果（Ｂ）を重ねて示した図である。

【図２４】ドーズ量が３×１０¹⁵ａｔｏｍｓ／ｃｍ²、
拡散時間３０秒の場合について、実施例１の計算結果
（Ａ）とＳＩＭＳの測定結果（Ｂ）を重ねて示す図であ
る。

【図２５】同じく、従来法の計算結果（Ｃ）とＳＩＭＳ
の測定結果（Ｂ）を重ねて示した図である。

【図２６】ドーズ量が３×１０¹⁵ａｔｏｍｓ／ｃｍ²、
拡散時間１００秒の場合について、実施例１の計算結果
（Ａ）とＳＩＭＳの測定結果（Ｂ）を重ねて示す図であ
る。

【図２７】同じく、従来法の計算結果（Ｃ）とＳＩＭＳ
の測定結果（Ｂ）を重ねて示した図である。

【図２８】実施例２の半導体製造プロセスのフロー図で
ある。

【符号の説明】

（１）熱処理装置部（２）不純物濃度分布測定（装置）（３）パラメータ抽出（装置）（４）データベース（５）熱処理計算（装置）（熱処理−イオン注入計算
（装置））（１′）イオン注入装置部（２′）不純物濃度分布測定（装置）（３′）パラメータ抽出（装置）（４′）データベース（５′）イオン注入計算（装置）

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】半導体基板に不純物を導入し、熱処理を行
って不純物を拡散させて不純物拡散領域を得る場合につ
いて、該不純物拡散領域の不純物の濃度分布を、少なくとも導入された不純物の総量に基づく計算を含む
工程によりシミュレートすることを特徴とする半導体製
造プロセスにおけるシミュレーション方法。
【請求項２】導入された不純物の総量に基づく計算が、
不純物の拡散長への影響を考慮したものであることを特
徴とする請求項１に記載の半導体製造プロセスにおける
シミュレーション方法。
【請求項３】半導体基板に不純物をイオン注入により導
入し、熱処理を行って不純物を拡散させて不純物拡散領
域を得る不純物拡散領域の形成方法であって、該不純物拡散領域の不純物の濃度分布を、少なくとも導
入された不純物の総量に基づく計算を含む工程によりシ
ミュレートし、該シミュレートにより予測される不純物濃度分布に基づ
いて半導体基板への不純物のイオン注入及び熱処理を行
うことを特徴とする不純物拡散領域の形成方法。
【請求項４】半導体基板に不純物をイオン注入により導
入し、熱処理を行って不純物を拡散させて不純物拡散領
域を得る熱処理装置であって、該不純物拡散領域の不純
物の濃度分布を、少なくとも導入された不純物の総量に
基づくとともに、不純物の拡散長への影響を考慮した計
算を含む工程により予測するシミュレート装置部と、該シミュレート装置部により予測される不純物濃度分布
に基づいて半導体基板への不純物のイオン注入及び熱処
理を行うイオン注入装置部及び熱処理装置部を備えるこ
とを特徴とする熱処理装置。