JPH10106904A - 半導体プロセス・デバイスシミュレータ - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 高精度かつ短時間に半導体プロセス・デバイ
スシミュレーションを行えるようにする。 【解決手段】 半導体基板中への不純物の導入プロセス
を有する半導体装置の製造工程をシミュレーションする
プロセスシミュレータ１２と、プロセスシミュレータ１
２によって得られた計算結果を用いて半導体装置の電気
的特性をシミュレーションするデバイスシミュレータ１
３とを備えた半導体プロセス・デバイスシミュレータ１
において、プロセスシミュレータ１２が、上記導入プロ
セスにより半導体基板中に導入された不純物の濃度分布
を第１プロセスモデルＡを用いて求める第１演算手段１
２ａを備えている。この第１プロセスモデルＡは、半導
体基板の結晶中に発生する転位の影響による半導体基板
中の不純物濃度の低下を解析的に取り込んだものであ
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、半導体装置の製造
工程をシミュレーションし、さらに半導体装置の電気的
特性をシミュレーションする半導体プロセス・デバイス
シミュレータに関するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、ＬＳＩ等の高集積半導体装置の集
積度が益々高度化しており、これに伴って高集積半導体
装置の設計の複雑さが顕在化してきている。このため、
電子計算機からなるシミュレータを用いた設計支援が不
可欠になっている。設計支援に欠かせないシミュレータ
としては、例えば半導体プロセス・デバイスシミュレー
タが知られている。半導体プロセス・デバイスシミュレ
ータは、例えば半導体装置を構成するトランジスタを設
計する場合に、半導体装置の各製造工程で得られる半導
体特性を計算して電気的に活性化された不純物濃度分布
を求め、これに基づきトランジスタの電気的特性を正確
に予測するものである。半導体プロセス・デバイスシミ
ュレータは、プロセスシミュレータとデバイスシミュレ
ータとに分類することができる。

【０００３】プロセスシミュレータは、プロセスシーケ
ンスにしたがって半導体装置を製造するのに必要なプロ
セスのシミュレーションを行い、シミュレーションの結
果から、例えばデバイスの不純物濃度分布を得ることが
できるシミュレータである。従来においてデバイスの二
次元の不純物濃度分布を計算することが可能なプロセス
シミュレータには、半導体装置の製造工程に必要なプロ
セスのモデル、すなわち酸化プロセス、拡散プロセス、
堆積プロセス、イオン注入プロセス、エッチングプロセ
ス等の各モデルが組み込まれている。そしてプロセスシ
ミュレータは、プロセス条件に関する所定の入力データ
と上記したプロセスモデルとを用いて、例えばデバイス
内部の不純物濃度分布や電気的に活性化された不純物濃
度分布、デバイスの加工形状等を求め、求めた結果を出
力するようになっている。

【０００４】デバイスシミュレータは、電気的に活性化
された不純物濃度分布、デバイスの加工形状、電圧条件
等の入力データを基に、デバイス内の電子分布、正孔分
布、電界分布等を求め、求めた結果から例えばデバイス
の電気的特性を得ることができるシミュレータである。
例えばデバイスの二次元断面内の電子と正孔との運動を
考慮した二次元２キャリアモデルを内蔵したデバイスシ
ミュレータでは、与えられた電圧条件において、Poisso
n 方程式、電子電流連続方程式、正孔電流連続方程式を
連立して解くことにより、デバイス内部の電子分布、正
孔分布、電界分布を求め、さらに求めた結果からデバイ
スの電気的特性を得る。そして、求めたデバイス内部の
物理量である電子分布、正孔分布、電界分布等およびデ
バイスの電気的特性を出力するようになっている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】ところで、ＭＯＳ型ト
ランジスタからなる半導体装置では、高集積化に伴い微
細化されるにつれて、半導体基板中への不純物の拡散に
起因する問題が顕在化してきている。例えばＭＯＳ型ト
ランジスタを試作実験して閾値電圧のゲート長依存性を
調べると、短チャネル効果、逆短チャネル効果といった
不純物の拡散に起因する現象が観測される。短チャネル
効果はゲート長が短くなるにしたがって閾値電圧が低下
する現象であり、逆短チャネル効果はゲート長が短くな
るにしたがって閾値電圧が上昇する現象である。

【０００６】これらの現象は、現在のところ以下のこと
が原因であると考えられている。すなわち、半導体基板
のソース・ドレイン領域への高ドーズイオン注入によっ
て発生した結晶中のループ状の転位（以下、転位ループ
と記す）、またはこのイオン注入によって破壊された結
晶が再結晶化する際に生じた転位ループにより、チャネ
ル領域の不純物濃度が低下する。また、ソース・ドレイ
ン領域への高ドーズイオン注入によって発生した点欠陥
により、チャネル領域にて不純物の拡散が増速し、この
領域に不純物の濃度勾配が生じる。さらにイオン注入に
よって発生した点欠陥により、チャネル領域の不純物が
酸化膜と半導体基板との界面にパイルアップし、この界
面での不純物濃度が増大する。

【０００７】ところが、従来の半導体プロセス・デバイ
スシミュレータは、上記した転位ループや点欠陥の影響
を考慮していない古典的なプロセスモデルを用いてシミ
ュレーションを行っている。このため、シミュレーショ
ンによって得られた閾値電圧のゲート長依存性には逆短
チャネル効果が見られず、また試作実験で観測した場合
に比べて短チャネル効果がかなり小さくしか認められな
い。

【０００８】また最近では、転位ループや点欠陥の影響
を考慮して精度を高めたプロセスモデルを用いるシミュ
レータも検討されている。しかしながら、一つ一つの物
理現象を基にモデルを作っているため、未だシミュレー
ション精度が不十分であり、実験結果を再現できるもの
とはなっていない。しかもこのようなプロセスモデルで
は、モデルの高精度化によって計算の複雑さが増し、非
常に長い計算時間を要する。例えばチャネル領域におけ
る不純物濃度勾配は、点欠陥を考慮した拡散モデルと酸
化モデルとを用いることになって非常に長い計算時間を
要する。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に本発明における請求項１の半導体プロセス・デバイス
シミュレータは、プロセスシミュレータが、半導体装置
の製造工程における導入プロセスにより半導体基板中に
導入された不純物の濃度分布を第１プロセスモデルを用
いて求める第１演算手段を備え、第１プロセスモデル
が、半導体基板の結晶中に発生する転位の影響による半
導体基板中の不純物濃度の低下を解析的に取り込んだも
のであることを特徴とする。

【００１０】請求項１の発明では、半導体基板の結晶中
に発生する転位の影響を解析的に取り込んだ第１プロセ
スモデルを用いた第１演算手段の計算によって、解析的
に半導体基板中の不純物濃度を低下させた不純物濃度分
布が求められる。この結果、半導体プロセス・デバイス
シミュレータの計算結果から得られる閾値電圧が従来の
計算結果よりも下がり、実測結果に近い閾値電圧が得ら
れる。また解析的な第１プロセスモデルを用いているた
め、計算時間が短時間で済む。

【００１１】請求項３の半導体プロセス・デバイスシミ
ュレータは、プロセスシミュレータが、半導体装置の製
造工程における導入プロセスにより半導体基板中に導入
された不純物の濃度分布を第２プロセスモデルを用いて
求める第２演算手段を備え、第２プロセスモデルが、半
導体基板の結晶中に発生する点欠陥の影響による半導体
基板中の所定の領域の不純物濃度分布の勾配を解析的に
取り込んだものであることを特徴とする。

【００１２】請求項３の発明では、シミュレーションす
る半導体装置がＭＯＳ型トランジスタである場合に、半
導体基板の結晶中に発生する点欠陥の影響を解析的に取
り込んだ第２プロセスモデルを用いた第２演算手段の計
算によって、解析的に所定の領域、つまりチャネル領域
の不純物濃度分布に勾配を持たせた不純物濃度分布が求
められる。この結果、半導体プロセス・デバイスシミュ
レータの計算結果から得られる閾値電圧が従来の計算結
果よりも上がり、実測結果に近い閾値電圧が得られる。
また解析的な第２プロセスモデルを用いているため、計
算時間が短時間で済む。

【００１３】請求項５の半導体プロセス・デバイスシミ
ュレータは、プロセスシミュレータが、半導体装置の製
造工程における導入プロセスにより半導体基板中に導入
された不純物の濃度分布を第３プロセスモデルを用いて
求める第３演算手段を備え、第３プロセスモデルが、半
導体基板の結晶中に発生する点欠陥の影響による、半導
体基板とこの半導体基板上に形成された酸化膜との界面
への不純物のパイルアップを解析的に取り込んだもので
あることを特徴とする。

【００１４】請求項５の発明では、半導体基板の結晶中
に発生する点欠陥の影響による不純物のパイルアップを
解析的に取り込んだ第３プロセスモデルを用いた第３演
算手段の計算によって、半導体基板と酸化膜との界面付
近における半導体基板中の不純物濃度を解析的に増加さ
せた不純物濃度分布が求められる。この結果、半導体プ
ロセス・デバイスシミュレータの計算結果から得られる
閾値電圧が従来の計算結果よりも上がり、実測結果に近
い閾値電圧が得られる。また解析的な第３プロセスモデ
ルを用いているため、計算時間が短時間で済む。

【００１５】請求項７の半導体プロセス・デバイスシミ
ュレータは、プロセスシミュレータが、半導体装置の製
造工程における導入プロセスにより半導体基板中に導入
された不純物の濃度分布を、請求項１の発明の第１プロ
セスモデルを用いて求める第１演算手段と、請求項３の
発明の第２プロセスモデルを用いて求める第２演算手段
と、請求項３の発明の第３プロセスモデルを用いて求め
る第３演算手段とをそれぞれ備えていることを特徴とす
る。

【００１６】請求項７の発明では、解析的な第１プロセ
スモデルを用いた第１演算手段の計算と、第２プロセス
モデルを用いた第２演算手段の計算と、第３モデルを用
いた第３演算手段の計算とによって、請求項１、請求項
３および請求項５の発明と同様の作用が得られることに
なる。

【００１７】

【発明の実施の形態】以下に本発明に係る半導体プロセ
ス・デバイスシミュレータの実施形態を図面に基づいて
説明する。ここでは、ｎＭＯＳ型トランジスタからなる
半導体装置のシミュレータに本発明を適用した場合につ
いて述べる。本発明は、既存のコンピュータ、例えばパ
ーソナルコンピュータ、ワークステーション等に本発明
の論理形式をプログラムとして入力することにより、容
易に実施されるものである。

【００１８】図１は第１実施形態の半導体プロセス・デ
バイスシミュレータを示すブロック図であり、請求項１
および請求項２の発明の一実施形態を示すものである。
図１に示すようにこの半導体プロセス・デバイスシミュ
レータ１は、記憶手段１１と、プロセスシミュレータ１
２と、デバイスシミュレータ１３とを備えて構成されて
いる。記憶手段１１は、プロセスシミュレータ１２と、
デバイスシミュレータ１３に入力するデータを記憶する
とともに、プロセスシミュレータ１２と、デバイスシミ
ュレータ１３から出力された計算結果を記憶するもので
ある。例えば第１記憶部１１ａ、第２記憶部１１ｂ、第
３記憶部１１ｃ、第４記憶部１１ｄ、第５記憶部１１
ｅ、第６記憶部１１ｆとから構成されている。

【００１９】第１記憶部１１ａおよび第２記憶部１１ｂ
は、プロセスシミュレータ１２に入力するデータを記憶
するものである。例えば第１記憶部１１ａは半導体装置
の製造工程のプロセス条件を記憶し、第２記憶部１１ｂ
はプロセスシミュレータ１２が計算する際に用いる拡散
定数のような諸係数で構成されたライブラリを記憶すし
ている。また第３記憶部１１ｃは、プロセスシミュレー
タ１２から出力された計算結果を記憶するようになって
いる。

【００２０】第４記憶部１１ｄおよび第５記憶部１１ｅ
は、デバイスシミュレータ１３に入力するデータを記憶
するものである。例えば第４記憶部１１ｄは、半導体装
置のデバイス形状、電圧条件等を記憶し、第５記憶部１
１ｅはデバイスシミュレータ１２が計算する際に用いる
諸係数で構成されたライブラリを記憶している。さらに
第６記憶部１１ｆはデバイスシミュレータ１３から出力
された計算結果を記憶するようになっている。

【００２１】プロセスシミュレータ１２は、半導体装置
の製造工程をシミュレーションするものである。従来と
同様に、半導体装置の製造工程に必要なプロセスのモデ
ル、すなわち酸化プロセス、堆積プロセス、イオン注入
プロセスと拡散プロセスとからなる不純物導入プロセ
ス、エッチングプロセス等のモデル（図示略）が組み込
まれている。また、第１記憶部１２ａ、第２記憶部１２
ｂから入力されたデータとこれらのプロセスモデルとを
用いて、所定のプロセスシミュレーションを行う演算手
段を備えている。

【００２２】さらにこのプロセスシミュレータ１２に
は、第１プロセスモデルＡが組み込まれている。そして
プロセスシミュレータ１２は、第１プロセスモデルＡを
用い、上記半導体装置の製造工程の不純物導入プロセス
により例えばシリコンからなる半導体基板中に導入され
た不純物の濃度分布を求める第１演算手段１２ａを備え
ている。第１プロセスモデルＡは、半導体装置を構成す
る半導体基板の結晶中に生じるループ状の転位（以下、
転位ループと記す）の影響を解析的に考慮したモデルで
ある。

【００２３】転位ループは、半導体基板のソース・ドレ
イン領域への高ドーズイオン注入によって、またはこの
イオン注入によって破壊されてアモルファスした半導体
基板中の結晶が、その後の拡散プロセスで再結晶化され
る際に、イオン注入分布を囲むように発生する。転位ル
ープの影響とは、拡散プロセス時に転位ループの発生領
域に不純物が吸い込まれて、イオン注入による不純物注
入分布を囲むように不純物濃度低下領域が形成されるこ
とである。したがって、第１プロセスモデルＡは、転位
ループが引き起こす不純物の拡散の影響による半導体基
板中の不純物濃度の低下を解析的に取り込んだものとな
っている。ここで不純物濃度の低下を解析的に取り込ん
だものとは、実測から得られる半導体装置のデータ、例
えば電気的特性のデータを基にパラメータが求められ、
このパラメータを用いた計算によって不純物濃度の低下
がシミュレーションされるもののことである。

【００２４】この実施形態では第１プロセスモデルＡ
は、半導体基板において最終的な半導体装置の電気的特
性に大きな影響を与える領域のみ不純物濃度を低下させ
るものになっている。具体的には、転位ループの影響に
より不純物濃度が低下した半導体基板中の領域の深さＤ
₁ と幅Ｗ₁ との実測情報を基に、図２（ａ）、（ｂ）に
示すように、シミュレーション上の半導体装置２００の
半導体基板１００内において不純物濃度を低下させる深
さＤ₁ 、幅Ｗ₁ の第１領域１０１が求められる。そし
て、転位ループの影響による不純物濃度の低下率Ｒの実
測情報を基に、第１プロセスモデルＡを用いて計算を行
う前のシミュレーションで得られた第１領域１０１の不
純物濃度を低下させるものになっている。また前述した
ように、転位ループによる不純物濃度の低下が、イオン
注入による不純物注入分布を囲むように生じることか
ら、半導体基板１００のソース・ドレイン領域１０４へ
のイオン注入の不純物濃度分布、イオン注入の際のエネ
ルギ、ドーズ量等に応じて解析的に不純物濃度を低下さ
せるものになっている。ここで、本明細書中において実
測情報とは、予め実測により得られる半導体装置のデー
タ、例えば電気的特性のデータから導かれる情報を意味
する。

【００２５】なお、図２（ａ）において１０２は酸化
膜、１０３はゲート電極、１０４はソース・ドレイン領
域、１０５はチャネル領域である。またプロセスシミュ
レータ１２にはメモリ（図示略）が内蔵されており、各
プロセスモデルを用いて所定のプロセスシミュレーショ
ンを毎に得られた結果がメモリに送られ、記憶されてい
るシミュレーションの結果が更新されるようになってい
る。

【００２６】一方、デバイスシミュレータ１３は、第３
記憶部１１ｃから入力された、プロセスシミュレータ１
２からの計算結果と、第４記憶部１１ｄ、第５記憶部１
１ｅから入力されたデータと用いて半導体装置の電気的
特性をシミュレーションするものである。例えば半導体
装置の閾値電圧やパンチスルー等を予測するようになっ
ている。

【００２７】次に、このように構成された半導体プロセ
ス・デバイスシミュレータ１により、半導体装置の閾値
電圧をシミュレーションする場合を図３のフローチャー
トを用いて説明する。半導体プロセス・デバイスシミュ
レータ１のプロセスシミュレータ１２は、第１プロセス
モデルＡを用いた計算に先立ち、ソース・ドレイン領域
１０４へのイオン注入直後に行う拡散のプロセスモデル
を用いた計算により、半導体基板１００内の不純物濃度
をシミュレーションし、不純物濃度分布を求めてプロセ
スシミュレータ１２内のメモリ内に記憶させる。

【００２８】その後、まず図３のステップ１（以下、ス
テップとＳＴと記す）に示すように、第１記憶部１１ａ
もしくは第２記憶部１１ｂから、転位ループの影響によ
り不純物濃度が低下した半導体基板中の領域の深さ
Ｄ₁ 、幅Ｗ₁ および不純物濃度の低下率Ｒの実測情報を
読み込む。なお、外部からプロセスシミュレータ１２に
これらの実測情報を入力してもよい。また上記の深さＤ
₁ 、幅Ｗ₁ 、低下率Ｒは、ソース・ドレイン領域１０４
へのイオン注入のエネルギや、そのイオン注入の際のド
ーズ量、イオン注入後の拡散温度の関数として与えるこ
とができる。

【００２９】次いで第１演算手段１２ａが、第１プロセ
スモデルＡにしたがい、読み込んだ深さＤ₁ 、幅Ｗ₁ の
実測情報をパラメータとして、シミュレーション上の半
導体基板１００内において不純物濃度を低下させる第１
領域１０１を求める（図３のＳＴ２）。ここでは予め、
シミュレーション上の半導体基板１０１をメッシュにき
って複数の例えば断面視略矩形状の領域に分割してお
く。そして、上記した実測情報を基に、メッシュ上の不
純物濃度を低下させる第１領域１０１を求める。

【００３０】次に第１演算手段１２ａは、第１プロセス
モデルＡにしたがって、上記読み込んだ不純物濃度の低
下率Ｒの実測情報とメモリに記憶されている第１領域１
０１の元の不純物濃度とを積算する。そして第１領域１
０１の元の不純物濃度を低下させた新たな不純物濃度を
求め（図３のＳＴ３）、プロセスシミュレータ１２のメ
モリ内の不純物濃度分布を更新させる（図３のＳＴ
４）。なお前述したように、元の第１領域１０１の不純
物濃度とは、第１プロセスモデルＡを用いて計算を行う
前のシミュレーションにて得られた不純物濃度である。
図２（ｂ）は、ＳＴ３により求められる半導体基板１０
０の横方向（図２（ａ）のＸ方向）断面における不純物
濃度分布を示したものである。図２（ｂ）に示すよう
に、第１プロセスモデルＡを用いる不純物濃度の計算で
は、半導体基板１００のチャネル領域１０５の両端に位
置する第１領域１０１にて、不純物濃度が低下すること
になる。

【００３１】その後は、プロセスシミュレータ１２が、
従来と同様に不純物濃度分布のシミュレーションを行っ
てメモリ内の不純物濃度分布を更新していく。そして最
終的な不純物濃度分布が得られると、その結果を第３記
憶部１１ｃに出力し、第３記憶部１１ｃは送られた結果
を記憶する。続いてデバイスシミュレータ１３が、第３
記憶部１１ｃからプロセスシミュレータ１２の計算結果
を読み込むとともに、第４記憶部１１ｄ、第５記憶部１
１ｅから所定のデータを読み込み、半導体装置の閾値電
圧をシミュレーションする。

【００３２】このように、第１実施形態の半導体プロセ
ス・デバイスシミュレータ１では、プロセスシミュレー
タ１２が、第１プロセスモデルＡを用いた第１演算手段
１２ａの計算によって、転位ループの影響により不純物
濃度が低下した領域の実測情報を基に第１領域１０１を
求め、第１領域１０１の不純物濃度を低下させる。つま
り、第１プロセスモデルＡにより、解析的に第１領域１
０１を求め、第１領域１０１の不純物濃度を低下させる
ので、転位ループの影響による不純物濃度低下が精度良
く再現された不純物濃度分布を得ることができる。また
デバイスシミュレータ１３が、プロセスシミュレータ１
２の計算結果を用いて電気的特性のシミュレーションを
行うので、デバイスシミュレータ１３から得られる閾値
電圧を低下させることができる。

【００３３】よってこの半導体プロセス・デバイスシミ
ュレータ１によれば、図４の閾値電圧のゲート長依存性
において実線で示されるように、一点鎖線で示される第
１プロセスモデルＡを用いない場合に比較して高精度に
短チャネル効果を再現することができる。

【００３４】また転位ループは点欠陥と密接に関連して
いることから、従来の高精度モデルを用いるシミュレー
タでは非常に計算時間を要するが、第１実施形態の半導
体プロセス・デバイスシミュレータ１では、転位ループ
の影響を解析的に考慮した第１プロセスモデルＡを用い
ているので、従来の高精度モデルを用いた場合に対して
計算時間が十分の一から百分の一程度で済むことにな
る。したがって、非常に短時間で高精度に半導体プロセ
ス・デバイスシミュレーションを行うことができる。

【００３５】次に、第２実施形態の半導体プロセス・デ
バイスシミュレータを図５に示すブロック図を用いて説
明する。なお、第２実施形態は、請求項３および請求項
４の発明の一実施形態を示すものである。第２実施形態
において第１実施形態と同一の構成要素には同一の符号
を付して説明を省略する。第２実施形態において第１実
施形態と異なるところは、プロセスシミュレータ２２に
ある。

【００３６】すなわち、プロセスシミュレータ２２に
は、第１実施形態の第１プロセスモデルＡに替えて第２
プロセスモデルＢが組み込まれている。また第１実施形
態の第１演算手段１２ａに替えて第２演算手段２２ａを
備えており、第２演算手段２２ａが第２プロセスモデル
Ｂを用い、半導体装置の製造工程の不純物導入プロセス
により半導体基板中に導入された不純物の濃度分布を求
めるようになっている。なお、その他はプロセスシミュ
レータ２２は第１実施形態のプロセスシミュレータ１２
と同様に構成されている。

【００３７】第２プロセスモデルＡは、例えばシリコン
からなる半導体基板の結晶中に生じる点欠陥の影響を解
析的に考慮したモデルである。点欠陥は、ソース・ドレ
イン領域への高ドーズイオン注入によって半導体基板中
の結晶がダメージを受けることにより発生する。発生し
た点欠陥は、その後の拡散プロセスにおいて不純物とペ
アを作り、半導体基板面の方向（横方向）へと非常に速
い拡散を引き起す。上記した点欠陥の影響とは、このよ
うな点欠陥の拡散により、チャネル領域の両端側にて不
純物濃度が増加するとともに増加した領域の不純物が広
がって濃度増加領域が増え、結果としてチャネル領域に
不純物濃度分布の勾配が生じることである。したがっ
て、第２プロセスモデルＢは、点欠陥が引き起こす不純
物の拡散によるチャネル領域（請求項３の発明における
所定の領域）の不純物濃度分布の勾配を解析的に取り込
んだものになっている。

【００３８】ここで不純物濃度分布の勾配を解析的に取
り込んだものとは、実測から得られる半導体装置のデー
タ、例えば電気的特性のデータを基にパラメータが求め
られ、このパラメータを用いた計算によって不純物濃度
の勾配がシミュレーションされるもののことである。こ
の実施形態では第２プロセスモデルＢは、半導体基板に
おいて最終的な半導体装置の電気的特性に大きな影響を
与える領域のみ不純物濃度を変更させるものになってい
る。

【００３９】具体的には、点欠陥の影響により不純物濃
度が増加した半導体基板中の領域の深さＤ₂ と幅Ｗ₂ と
の実測情報を基に、図６（ａ）、（ｂ）に示すように、
シミュレーション上の半導体基板１００内において不純
物濃度を増加させる深さＤ₂、幅Ｗ₂ の第２領域１０６
が求められる。また不純物濃度が増加した領域からさら
に不純物が広がった広がり領域の深さＤ₂ と幅ＷＢとの
実測情報を基に、図６（ａ）、（ｂ）に示すように、シ
ミュレーション上の半導体基板１００内において不純物
濃度を増加させる深さＤ₂ 、幅ＷＢの第３領域１０７が
求められる。そして、点欠陥の影響による不純物濃度の
増加率Ｉの実測情報を基に、第２プロセスモデルＢを用
いて計算を行う前のシミュレーションで得られた第２領
域１０６、第３領域１０７の不純物濃度を増加させるも
のになっている。

【００４０】なお、第２プロセスモデルＢは、第３領域
１０７の不純物濃度を求める際に用いる広がり関数を持
っている。広がり関数は、第３領域１０７において不純
物の広がりの形を決める関数であり、従来より知られて
いる例えば補誤差関数のような関数からなっている。ま
た第２プロセスモデルＢは、半導体基板１００のソース
・ドレイン領域１０４へのイオン注入の不純物濃度分
布、イオン注入の際のエネルギ、ドーズ量等に応じて解
析的に不純物濃度に勾配を持たせるものになっている。

【００４１】次に、このように構成された半導体プロセ
ス・デバイスシミュレータ２により、半導体装置の閾値
電圧をシミュレーションする場合を図７のフローチャー
トを用いて説明する。半導体プロセス・デバイスシミュ
レータ２のプロセスシミュレータ２２は、第２プロセス
モデルＢを用いた計算に先立ち、ソース・ドレイン領域
１０４へのイオン注入直後に行う拡散のプロセスモデル
を用いた計算により、半導体基板１００内の不純物濃度
をシミュレーションし、不純物濃度分布を求めてプロセ
スシミュレータ２２内のメモリに記憶させる。

【００４２】その後まず、図７のＳＴ１１に示すよう
に、第１記憶部１１ａもしくは第２記憶部１１ｂから、
点欠陥の影響により不純物濃度が増加した半導体基板中
の領域の深さＤ₂ 、幅Ｗ₂ と、この濃度増加領域からの
広がり領域の幅ＷＢと、不純物濃度の増加率Ｉの実測情
報を読み込む。なお、ここでは広がり領域の深さとし
て、濃度増加領域の深さＤ₂ の実測情報を読み込む。ま
た外部からプロセスシミュレータ２２にこれらの実測情
報を入力してもよい。また上記の深さＤ₂ 、幅Ｗ₂、幅
ＷＢ、増加率Ｉは、ソース・ドレイン領域１０４へのイ
オン注入のエネルギや、そのイオン注入の際のドーズ
量、イオン注入後の拡散温度の関数として与えることが
できる。

【００４３】次いで第２演算手段２２ａが、第２プロセ
スモデルＢにしたがい、読み込んだ深さＤ₂ 、幅Ｗ₂ の
実測情報をパラメータとして、実測した濃度増加領域に
対応するシミュレーション上の半導体基板１００内の領
域、すなわち第２領域１０６を求める。また読み込んだ
深さＤ₂ 、幅ＷＢの実測情報をパラメータとして、実測
した広がり領域に対応するシミュレーション上の半導体
基板１００内の領域、すなわち第３領域１０７を求める
（図７のＳＴ１２）。前述した第１実施形態と同様、こ
の実施形態においても予め、シミュレーション上の半導
体基板１０１をメッシュにきって複数の例えば断面視略
矩形状の領域に分割しておく。そして、上記した実測情
報を基に、メッシュ上の不純物濃度を増加させる第２領
域１０６、第３領域１０７を求める。

【００４４】次に第２演算手段２２ａは、第２プロセス
モデルＢにしたがって、上記読み込んだ不純物濃度の増
加率Ｉの実測情報と、先に求められている第２領域１０
６の元の不純物濃度とを積算する。そして第２領域１０
６の元の不純物濃度を増加させた新たな不純物濃度を求
める（図７のＳＴ１３）。

【００４５】また図７のＳＴ１４に示すように、上記計
算とともに第２演算手段２２ａは、第２プロセスモデル
Ｂにしたがって、読み込んだ不純物濃度の増加率Ｉの実
測情報と、広がり関数と、先に求められている第３領域
１０７の元の不純物濃度とを積算する。そして第３領域
１０７の元の不純物濃度を増加させた新たな不純物濃度
を求める。なお前述したように、元の第２領域１０６、
第３領域１０７の不純物濃度とは、第２プロセスモデル
Ｂを用いて計算を行う前のシミュレーションにて得られ
た各々の領域１０６、１０７の不純物濃度である。そし
てＳＴ１３およびＳＴ１４の結果をプロセスシミュレー
タ２２内のメモリに送り、メモリに記憶されている不純
物濃度分布を更新させる（図７のＳＴ１５）。

【００４６】図６（ｂ）は、図７のＳＴ１３、ＳＴ１４
により求められる半導体基板１００の横方向（図６
（ａ）のＸ方向）断面における不純物濃度分布を示した
ものである。図６（ｂ）に示すように、第２プロセスモ
デルＢを用いる不純物濃度の計算では、半導体基板１０
０のチャネル領域１０５の両端側に位置する第２領域１
０６および第２領域１０６よりチャネル領域１０５中心
側の第３領域１０７にて、不純物濃度が増加することに
なる。また第３領域１０７において、広がり関数によ
り、チャネル領域１０５の中心に向けて不純物濃度が低
下していくことになる。

【００４７】その後は、プロセスシミュレータ２２が、
従来と同様に拡散プロセス後のプロセスモデルを用いて
不純物濃度分布のシミュレーションを行ってメモリ内の
不純物濃度分布を更新していく。そして最終的な不純物
濃度分布が得られると、その結果を第３記憶部１１ｃに
出力し、第３記憶部１１ｃは送られた結果を記憶する。
続いてデバイスシミュレータ１３が、第３記憶部１１ｃ
からプロセスシミュレータ２２の計算結果を読み込むと
ともに、第４記憶部１１ｄ、第５記憶部１１ｅから所定
のデータを読み込み、半導体装置の閾値電圧をシミュレ
ーションする。

【００４８】このように、第２実施形態の半導体プロセ
ス・デバイスシミュレータ２では、プロセスシミュレー
タ２２が、第２プロセスモデルＢを用いた第２演算手段
２２ａの計算によって、点欠陥の影響により不純物濃度
が増加した濃度増加領域および当該濃度増加領域からの
不純物の広がり領域の実測情報を基に第２領域１０６、
第３領域１０７を求め、これらの領域１０６、１０７の
不純物濃度を増加させる。つまり、第２プロセスモデル
Ｂにより、解析的に第２領域１０６、第３領域１０７を
求め、第２領域１０６、第３領域１０７の不純物濃度を
増加させるので、チャネル領域にて点欠陥の影響による
不純物濃度分布の勾配が精度良く再現された不純物濃度
分布を得ることができる。またデバイスシミュレータ１
３が、プロセスシミュレータ２２の計算結果を用いて電
気的特性のシミュレーションを行うので、デバイスシミ
ュレータ１３から得られる閾値電圧を上げることができ
る。

【００４９】よってこの半導体プロセス・デバイスシミ
ュレータ２によれば、図８の閾値電圧のゲート長依存性
において実線で示されるように、一点鎖線で示される第
２プロセスモデルＢを用いない場合に比較して高精度に
逆短チャネル効果を再現することができる。

【００５０】また従来の高精度モデルを用いるシミュレ
ータでは、点欠陥を考慮した拡散プロセスのモデルおよ
び酸化プロセスのモデルを用いてチャネル領域における
不純物濃度分布の勾配を計算することになり、非常に計
算時間を要する。これに対し、第２実施形態の半導体プ
ロセス・デバイスシミュレータ２では、点欠陥の影響を
解析的に考慮した第２プロセスモデルＢを用いているの
で、従来の高精度モデルを用いた場合に対して計算時間
が十分の一から百分の一程度で済むことになる。したが
って、非常に短時間で高精度に半導体プロセス・デバイ
スシミュレーションを行うことができる。

【００５１】次に、第３実施形態の半導体プロセス・デ
バイスシミュレータを図９に示すブロック図を用いて説
明する。なお、第３実施形態は、請求項５および請求項
６の発明の一実施形態を示すものである。第３実施形態
において第１実施形態と同一の構成要素には同一の符号
を付して説明を省略する。第３実施形態において第１実
施形態と異なるところは、プロセスシミュレータ３２に
ある。

【００５２】すなわち、プロセスシミュレータ３２に
は、第１実施形態の第１プロセスモデルＡに替えて第３
プロセスモデルＣが組み込まれている。また第１実施形
態の第１演算手段１２ａに替えて第３演算手段３２ａを
備えており、第３演算手段３２ａが第３プロセスモデル
Ｃを用い、半導体装置の製造工程の不純物導入プロセス
により半導体基板中に導入された不純物の濃度分布を求
めるようになっている。なお、その他はプロセスシミュ
レータ３２は第１実施形態のプロセスシミュレータ１２
と同様に構成されている。

【００５３】第３プロセスモデルＣは、例えばシリコン
からなる半導体基板の結晶中に生じる点欠陥の影響で発
生する不純物のパイルアップを解析的に考慮したモデル
である。前述したように点欠陥は、ソース・ドレイン領
域への高ドーズイオン注入によって発生し、その後の拡
散プロセスおよび酸化プロセスにおいて不純物とペアを
作って、非常に速い拡散を引き起す。そしてこの拡散
で、半導体基板と半導体基板上に形成された酸化膜との
界面において点欠陥が消滅することにより、半導体基板
と酸化膜との界面に向けて不純物濃度が増大する、いわ
ゆるパイルアップが生じる。第３プロセスモデルＣは、
このようなパイルアップを解析的に取り込んだものにな
っている。

【００５４】ここでパイルアップを解析的に取り込んだ
ものとは、実測から得られる半導体装置のデータをパラ
メータとし、このパラメータを用いた計算によって不純
物濃度分布がシミュレーションされるもののことであ
る。パイルアップは実験上熱的に安定であるため、実験
結果より、パイルアップさせる前の半導体基板表面の濃
度および深さ方向の座標の関数Ｆとしてモデル化されて
いる。よって第３プロセスモデルＣは、この実測から得
られたパイルアップの不純物濃度分布の関数Ｆを持って
いる。またこの実施形態において第３プロセスモデルＣ
は、半導体基板において最終的な半導体装置のデバイス
特性に大きな影響を与える領域のみ不純物濃度を変更さ
せるものになっている。

【００５５】具体的には、半導体基板に導入された各不
純物の濃度分布を基に、図１０（ａ）、（ｂ）に示すよ
うに、シミュレーション上の半導体基板１００内におい
てパイルアップさせる第４領域１０８が求められる。そ
して、チャネル領域における半導体基板１００表面濃度
を用いた関数Ｆに基づき、第４領域１０８をパイルアッ
プ増加させるものになっている。

【００５６】次に、このように構成された半導体プロセ
ス・デバイスシミュレータ３により、半導体装置の閾値
電圧をシミュレーションする場合を図１１のフローチャ
ートを用いて説明する。前述したようにパイルアップは
熱的に安定しているため、半導体プロセス・デバイスシ
ミュレータ３のプロセスシミュレータ３２は、プロセス
シミュレーションの最終工程として第３プロセスモデル
Ｃを用いた計算を行う。

【００５７】まず、図１１のＳＴ２１に示すように、半
導体基板１００における各不純物の濃度分布からチャネ
ル領域を調査し、パイルアップさせる第４領域１０８を
求める。上記した各不純物の濃度分布は、第３プロセス
モデルＣを用いた計算を行う前のシミュレーションによ
って得られてメモリに記憶されているものである。な
お、前述した第１実施形態と同様、この実施形態におい
ても予め、シミュレーション上の半導体基板１００をメ
ッシュにきって複数の例えば断面視略矩形状の領域に分
割しておく。そして、メッシュにきった半導体基板１０
０において第４領域１０８を求める。この実施形態では
複数のメッシュに跨がった状態で第４領域１０８が設定
される。

【００５８】次いで第３演算手段３２ａが、第３プロセ
スモデルＣにしたがい、第４領域１０８が跨がる各メッ
シュのチャネル領域の半導体基板１００表面濃度および
深さ方向の座標の関数Ｆから、第４領域１０８のパイル
アップの不純物濃度分布を求める。そして、元の不純物
濃度分布に第４領域１０８にてパイルアップの不純物濃
度分布を付け加えた形の新たな不純物濃度分布を決定す
る（図１１のＳＴ２２）。そしてこの結果をプロセスシ
ミュレータ３２内のメモリに送り、メモリに記憶されて
いる不純物濃度分布を更新させる（図１１のＳＴ２
３）。また、この新たな不純物濃度分布を第３記憶部１
１ｃに出力する。

【００５９】図１０（ｂ）は、図１１のＳＴ２２により
求められる、半導体基板１００のゲートセンターにおけ
る深さ方向（図１０（ａ）のＹ方向）の不純物濃度分布
を示したものである。図１０（ｂ）に示すように、第３
プロセスモデルＣを用いる不純物濃度の計算では、チャ
ネル領域１０５の半導体基板１００表面近傍に位置する
第４領域１０８に、不純物のパイルアップ１１０として
急峻な不純物濃度の増加が追加されることになる。プロ
セスシミュレータ３２から新たな不純物濃度分布が得ら
れると、第３記憶部１１ｃはその不純物濃度分布を記憶
する。そして、実施形態と同様にデバイスシミュレータ
１３が、半導体装置の閾値電圧をシミュレーションす
る。

【００６０】このように、第３実施形態の半導体プロセ
ス・デバイスシミュレータ３には、プロセスシミュレー
タ３２に、実測データから求められたパイルアップの関
数を持つ第３プロセスモデルＣが組み込まれている。そ
してプロセスシミュレータ３２が、第３プロセスモデル
Ｃを用いた第３演算手段３２ａの計算によって、第４領
域１０８を求め、第４領域１０８の不純物をパイルアッ
プさせた不純物濃度分布を得る。つまり、第３プロセス
モデルＣにより、解析的に第４領域１０８を求めて第４
領域１０８をパイルアップさせるので、チャネル領域に
て点欠陥の影響によるパイルアップが精度良く再現され
た不純物濃度分布を得ることができる。またデバイスシ
ミュレータ１３が、プロセスシミュレータ２２の計算結
果を用いて電気的特性のシミュレーションを行うので、
デバイスシミュレータ１３から得られる閾値電圧を上げ
ることができる。

【００６１】よってこの半導体プロセス・デバイスシミ
ュレータ２によれば、図１２の閾値電圧のゲート長依存
性において実線で示されるように、一点鎖線で示される
第３プロセスモデルＣを用いない場合に比較して、閾値
電圧を全体的に上昇させることができる。また、長チャ
ネルのＭＯＳ型トランジスタからなる半導体装置では、
半導体基板表面近傍の不純物濃度によってデバイス特性
が決定されることから、従来のシミュレーションでは、
デバイスシミュレータの例えば仕事関数のようなパラメ
ータを変えることが必要になっていた。したがって、こ
の実施形態によれば、特に長チャネルのＭＯＳ型トラン
ジスタのシミュレーションにおいて閾値電圧の精度を向
上させることができる。

【００６２】また従来の高精度モデルを用いるシミュレ
ータでは、点欠陥を考慮した拡散プロセスのモデルおよ
び酸化プロセスのモデルを用いて半導体基板表面のパイ
ルアップを求めることになり、非常に計算時間を要す
る。これに対し、第３実施形態の半導体プロセス・デバ
イスシミュレータ３では、パイルアップを解析的に考慮
した第３プロセスモデルＣを用いているので、従来の高
精度モデルを用いた場合に対して計算時間が十分の一か
ら百分の一程度で済むことになる。したがって、非常に
短時間で高精度に半導体プロセス・デバイスシミュレー
ションを行うことができる。

【００６３】次に、第４実施形態の半導体プロセス・デ
バイスシミュレータを図１３に示すブロック図を用いて
説明する。なお、第４実施形態は、請求項７の発明の一
実施形態を示すものである。第４実施形態において第１
実施形態と同一の構成要素には同一の符号を付して説明
を省略する。第４実施形態の半導体プロセス・デバイス
シミュレータ４において第１実施形態と異なるところ
は、プロセスシミュレータ４２にある。

【００６４】すなわち、プロセスシミュレータ４２に
は、第１実施形態の第１プロセスモデルＡと、第２実施
形態の第２プロセスモデルＢと、第３実施形態の第３プ
ロセスモデルＣとがそれぞれ組み込まれている。また第
１実施形態の第１演算手段１２ａと、第２実施形態の第
２演算手段２２ａと、第３実施形態の第３演算手段３２
ａとを備えている。そして第１演算手段１２ａが第１プ
ロセスモデルＡを用いて、第２演算手段２２ａが第２プ
ロセスモデルＢを用いて、第３演算手段３２ａが第３プ
ロセスモデルＣを用いてそれぞれ半導体基板中の不純物
濃度分布を求めるようになっている。なおその他は、プ
ロセスシミュレータ４２は第１実施形態と同様に構成さ
れている。

【００６５】したがって、プロセスシミュレータ４２
は、転位ループが引き起こす不純物の拡散の影響による
半導体基板中の不純物濃度の低下と、点欠陥が引き起こ
す不純物の拡散の影響による不純物濃度分布の勾配と、
点欠陥が引き起こす不純物の拡散の影響による不純物の
パイルアップとをそれぞれ解析的に計算し、不純物濃度
分布に反映させるものになっている。

【００６６】このような半導体プロセス・デバイスシミ
ュレータ４では、半導体装置の閾値電圧をシミュレーシ
ョンするにあたり、プロセスシミュレータ４２が、第１
プロセスモデルＡを用いた第１演算手段１２ａの計算に
より、図１４（ａ）、（ｂ）に示すように第１領域１０
１を求めて、第１領域１０１の不純物濃度を解析的に低
下させた不純物濃度分布を得る。そして、プロセスシミ
ュレータ４２内のメモリの不純物濃度分布を更新する。
また第２プロセスモデルＢを用いた第２演算手段２２ａ
の計算により、第２領域１０６および第３領域１０７を
求めて、第２領域１０６および第３領域１０７の不純物
濃度の勾配を解析的に取り込んだ不純物濃度分布を得
る。そして、プロセスシミュレータ４２内のメモリの不
純物濃度分布を更新する。これらの計算は、例えばソー
ス・ドレイン領域１０４へのイオン注入直後に行う拡散
のプロセスモデルを用いた計算により、半導体基板１０
０内の不純物濃度をシミュレーションした後に行う。ま
た、第１演算手段１２ａの計算、第２演算手段２２ａの
計算は、いずれを先に行ってもよい。

【００６７】さらにプロセスシミュレータ４２は、例え
ばプロセスシミュレーションの最終工程で、第３プロセ
スモデルＣを用いた第３演算手段３２ａの計算により第
４領域１０８を求めて、第４領域１０８のパイルアップ
を解析的に取り込んだ不純物濃度分布を得る。その後、
プロセスシミュレータ４２内のメモリの不純物濃度分布
を更新するとともに、第３記憶手段１１ｃに得られた不
純物濃度分布を出力する。

【００６８】図１４（ｂ）は、上記のように求められる
半導体基板１００の横方向（図１４（ａ）のＸ方向）断
面における不純物濃度分布を示したものである。図１４
（ｂ）に示すように、第１プロセスモデルＡ、第２プロ
セスモデルＢ、第３プロセスモデルＣを用いる不純物濃
度の計算では、半導体基板１００のチャネル領域１０５
の両端に位置する第１領域１０１にて不純物濃度が低下
することになる。またチャネル領域１０５の第１領域１
０１よりチャネル領域１０５中心側の第２領域１０６
と、第２領域１０６よりチャネル領域１０５中心側の第
３領域１０７とにて不純物濃度が増加することになる。
さらに第３領域１０７において、チャネル領域１０５の
中心に向けて不純物濃度が低下していくことになる。ま
たチャネル領域１０５の半導体基板１００表面近傍に位
置する第４領域１０８にて、不純物濃度の増加が追加さ
れることになる。

【００６９】この後は、前述した実施形態と同様に、デ
バイスシミュレータ１３が、第３記憶部１１ｃからプロ
セスシミュレータ４２の計算結果を読み込むとともに、
第４記憶部１１ｄ、第５記憶部１１ｅから所定のデータ
を読み込み、半導体装置の閾値電圧をシミュレーション
する。

【００７０】このように、第４実施形態の半導体プロセ
ス・デバイスシミュレータ４では、プロセスシミュレー
タ４２が、第１プロセスモデルＡ、第２プロセスモデル
Ｂ、第３プロセスモデルＣを用いて計算を行って解析的
に不純物濃度分布を求めるので、第１実施形態、第２実
施形態、第３実施形態で述べた効果を得ることができ
る。つまり、転位ループが引き起こす不純物の拡散の影
響による半導体基板中の不純物濃度の低下と、点欠陥が
引き起こす不純物の拡散の影響による不純物濃度分布の
勾配と、点欠陥が引き起こす不純物の拡散の影響による
不純物のパイルアップとのいずれもが精度良く再現され
た不純物濃度分布を得ることができる。この結果、実測
結果に近い閾値電圧を求めることができる。

【００７１】図１５は、第４実施形態の半導体プロセス
・デバイスシミュレータ４と、従来の半導体プロセス・
デバイスシミュレータと、実測のそれぞれにより得られ
た閾値電圧のゲート長依存性を示すグラフである。な
お、実線は第４実施形態から得られた結果、破線は従来
例から得られた結果、一点鎖線は実測結果をそれぞれ示
す。またそれぞれにおいてイはドレイン電圧Ｖｄが０．
１Ｖの場合、ロはドレイン電圧Ｖｄが２．５Ｖの場合を
示してある。

【００７２】図１５から、従来例による結果に比較して
第４実施形態による結果は、実測結果を非常に高精度に
再現していることが確認される。また図１５から明らか
なように、不純物濃度の低下と不純物濃度の増加とにお
けるそれぞれの深さ方向の範囲の違いから、第４実施形
態によれば閾値電圧のゲート長依存性において、ドレイ
ン電圧依存性も表現される。よってこの結果からも、半
導体プロセス・デバイスシミュレータ４によれば、高精
度な半導体プロセス・デバイスシミュレーションを行え
ることが明らかである。

【００７３】さらに半導体プロセス・デバイスシミュレ
ータ４は、解析的な第１プロセスモデルＡ、第２プロセ
スモデルＢ、第３プロセスモデルＣを用いるので、従来
の高精度モデルを用いた場合に対して非常に短い時間で
シミュレーションを行うことができる。したがって、非
常に高精度かつ短時間に半導体プロセス・デバイスシミ
ュレーションを実施することができる。

【００７４】なお、第４実施形態にて、請求項１〜請求
項６の発明をすべて組み合わせた場合について述べた
が、本発明はこれに限定されない。例えば請求項１、
２、３、４の発明を組み合わせること、請求項３、４、
５、６の発明を組み合わせること、請求項１、２、５、
６の発明を組み合わせることも可能である。また第１〜
第４実施形態では、ＭＯＳ型トランジスタからなる半導
体装置のシミュレーションに本発明を用いたが、他の半
導体装置のシミュレーションにも上記効果を得ることが
できるのはもちろんである。

【００７５】

【発明の効果】以上説明したように請求項１の発明の半
導体プロセス・デバイスシミュレータでは、第１プロセ
スモデルにより、転位の影響をよる半導体基板中の不純
物濃度の低下を解析的に再現した不純物濃度分布を得る
ことができる。よってシミュレーションする半導体装置
がＭＯＳ型トランジスタである場合に、閾値電圧のゲー
ト長依存性において短チャネル効果を高精度に再現する
ことができる。また、第１プロセスモデルが解析的なモ
デルであるため、従来の高精度モデルを用いた場合に比
較して計算時間を非常に短縮することができる。

【００７６】請求項３の発明の半導体プロセス・デバイ
スシミュレータでは、第２プロセスモデルにより、シミ
ュレーションする半導体装置がＭＯＳ型トランジスタで
ある場合に、点欠陥の影響によるチャネル領域の不純物
濃度分布の勾配を解析的に再現した不純物濃度分布を得
ることができる。よって、閾値電圧のゲート長依存性に
おいて逆短チャネル効果を高精度に再現することができ
る。また、第２プロセスモデルも解析的なモデルである
ため、短時間で計算できるといった効果が得られる。

【００７７】請求項５の半導体プロセス・デバイスシミ
ュレータでは、第３プロセスモデルにより、半導体基板
と酸化膜との界面の不純物のパイルアップを解析的に再
現した不純物濃度分布を得ることができる。よって、シ
ミュレーションする半導体装置がＭＯＳ型トランジスタ
である場合に、閾値電圧のゲート長依存性において、絶
対値の精度向上を図ることができる。また、第３プロセ
スモデルも解析的なモデルであるため、短時間で計算す
ることができる。

【００７８】請求項７の半導体プロセス・デバイスシミ
ュレータは、請求項１の発明と請求項３の発明と請求項
５の発明を組み合わせたものであるので、この発明によ
ればこれらの発明と同様の効果を得ることができる。し
たがって、本発明によれば、高精度かつ短時間に半導体
プロセス・デバイスシミュレーションを行うことができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の半導体プロセス・デバイスシミュレー
タの第１実施形態を示すブロック図である。

【図２】第１プロセスモデルを用いた計算を説明するた
めの図であり、（ａ）は半導体装置の断面図、（ｂ）は
半導体基板表面の横方向断面における不純物濃度分布で
ある。

【図３】第１実施形態の動作を示すフローチャートであ
る。

【図４】第１実施形態による閾値電圧のゲート長依存性
を示す図である。

【図５】本発明の半導体プロセス・デバイスシミュレー
タの第２実施形態を示すブロック図である。

【図６】第２プロセスモデルを用いた計算を説明するた
めの図であり、（ａ）は半導体装置の断面図、（ｂ）は
半導体基板表面の横方向断面における不純物濃度分布で
ある。

【図７】第２実施形態の動作を示すフローチャートであ
る。

【図８】第２実施形態による閾値電圧のゲート長依存性
を示す図である。

【図９】本発明の半導体プロセス・デバイスシミュレー
タの第３実施形態を示すブロック図である。

【図１０】第３プロセスモデルを用いた計算を説明する
ための図であり、（ａ）は半導体装置の断面図、（ｂ）
はゲートセンターにおける深さ方向の不純物濃度分布で
ある。

【図１１】第３実施形態の動作を示すフローチャートで
ある。

【図１２】第３実施形態による閾値電圧のゲート長依存
性を示す図である。

【図１３】本発明の半導体プロセス・デバイスシミュレ
ータの第４実施形態を示すブロック図である。

【図１４】第１〜第３プロセスモデルを用いた計算を説
明するための図であり、（ａ）は半導体装置の断面図、
（ｂ）は半導体基板表面の横方向断面における不純物濃
度分布である。

【図１５】第４実施形態による閾値電圧のゲート長依存
性を示す図である。

【符号の説明】

１、２、３、４ 半導体プロセス・デバイスシミュレー
タ １２、２２ ３２、４２ プロセスシミュレータ １
２ａ 第１演算手段 １３ デバイスシミュレータ ２２ａ 第２演算手段 ３２ａ 第３演算手段 １００ 半導体基板 １０
１ 第１領域 １０２ 酸化膜 １０５ チャネル領域 １０６
第２領域 １０７ 第３領域 １０８ 第４領域 １１０ パ
イルアップ ２００ 半導体装置 Ａ 第１プロセスモデル Ｂ
第２プロセスモデル Ｃ 第３プロセスモデル

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 半導体基板中への不純物の導入プロセス
   を有する半導体装置の製造工程をシミュレーションする
   プロセスシミュレータと、 該プロセスシミュレータによって得られた計算結果を用
   いて前記半導体装置の電気的特性をシミュレーションす
   るデバイスシミュレータとを備えた半導体プロセス・デ
   バイスシミュレータにおいて、 前記プロセスシミュレータは、前記導入プロセスにより
   半導体基板中に導入された不純物の濃度分布を第１プロ
   セスモデルを用いて求める第１演算手段を備え、 前記第１プロセスモデルは、半導体基板の結晶中に発生
   する転位の影響による前記半導体基板中の不純物濃度の
   低下を解析的に取り込んだものであることを特徴とする
   半導体プロセス・デバイスシミュレータ。
2. 【請求項２】 前記第１プロセスモデルは、前記転位の
   影響により不純物濃度が低下した半導体基板中の領域の
   深さと幅との実測情報を基に、シミュレーション上の半
   導体基板中において不純物濃度を低下させる第１領域が
   求められるものであり、前記転位の影響による不純物濃
   度の低下率の実測情報を基に、第１プロセスモデルを用
   いて計算を行う前に得られた前記第１領域の不純物濃度
   を低下させるものであることを特徴とする請求項１記載
   の半導体プロセス・デバイスシミュレータ。
3. 【請求項３】 半導体基板中への不純物の導入プロセス
   を有する半導体装置の製造工程をシミュレーションする
   プロセスシミュレータと、 該プロセスシミュレータによって得られた計算結果を用
   いて前記半導体装置の電気的特性をシミュレーションす
   るデバイスシミュレータとを備えた半導体プロセス・デ
   バイスシミュレータにおいて、 前記プロセスシミュレータは、前記導入プロセスにより
   半導体基板中に導入された不純物の濃度分布を第２プロ
   セスモデルを用いて求める第２演算手段を備え、前記第
   ２プロセスモデルは、半導体基板の結晶中に発生する点
   欠陥の影響による前記半導体基板中の所定の領域の不純
   物濃度分布の勾配を解析的に取り込んだものであること
   を特徴とする半導体プロセス・デバイスシミュレータ。
4. 【請求項４】 前記第２プロセスモデルは、前記点欠陥
   の影響により前記半導体基板中の所定の領域にて不純物
   濃度が増加した増加領域の深さと幅との実測情報を基
   に、シミュレーション上の半導体基板中において不純物
   濃度を増加させる第２領域が求められるとともに、前記
   増加領域から不純物が広がった広がり領域の深さと幅と
   の実測情報を基に、シミュレーション上の半導体基板中
   において不純物濃度を増加させる第３領域が求められる
   ものであり、前記点欠陥の影響による不純物濃度の増加
   率の実測情報を基に、第２プロセスモデルを用いて計算
   を行う前に得られた前記第２領域と第３領域との各不純
   物濃度を増加させるものであることを特徴とする請求項
   ３記載の半導体プロセス・デバイスシミュレータ。
5. 【請求項５】 半導体基板中への不純物の導入プロセス
   を有する半導体装置の製造工程をシミュレーションする
   プロセスシミュレータと、 該プロセスシミュレータによって得られた計算結果を用
   いて前記半導体装置の電気的特性をシミュレーションす
   るデバイスシミュレータとを備えた半導体プロセス・デ
   バイスシミュレータにおいて、 前記プロセスシミュレータは、前記導入プロセスにより
   半導体基板中に導入された不純物の濃度分布を第３プロ
   セスモデルを用いて求める第３演算手段を備え、 前記第３プロセスモデルは、半導体基板の結晶中に発生
   する点欠陥の影響による前記半導体基板と該半導体基板
   上に形成された酸化膜との界面への不純物のパイルアッ
   プを解析的に取り込んだものであることを特徴とする半
   導体プロセス・デバイスシミュレータ。
6. 【請求項６】 前記第３プロセスモデルは、シミュレー
   ション上の半導体基板中において不純物をパイルアップ
   させる第４領域が求められるものであり、前記点欠陥の
   影響により生じた不純物のパイルアップの実測データを
   基に、前記第４領域の不純物濃度分布が決定されるもの
   であることを特徴とする請求項５記載の半導体プロセス
   ・デバイスシミュレータ。
7. 【請求項７】 半導体基板中への不純物の導入プロセス
   を有する半導体装置の製造工程をシミュレーションする
   プロセスシミュレータと、 該プロセスシミュレータによって得られた計算結果を用
   いて前記半導体装置の電気的特性をシミュレーションす
   るデバイスシミュレータとを備えた半導体プロセス・デ
   バイスシミュレータにおいて、 前記プロセスシミュレータは、前記導入プロセスにより
   半導体基板中に導入された不純物の濃度分布を、第１プ
   ロセスモデルを用いて求める第１演算手段と、 第２プロセスモデルを用いて求める第２演算手段と、 第３プロセスモデルを用いて求める第３演算手段とを備
   え、 前記第１プロセスモデルは、半導体基板の結晶中に発生
   する転位の影響による前記半導体基板中の不純物濃度の
   低下を解析的に取り込んだものからなり、 前記第２プロセスモデルは、半導体基板の結晶中に発生
   する点欠陥の影響による前記半導体基板中の所定の領域
   の不純物濃度分布の勾配を解析的に取り込んだものから
   なり、 前記第３プロセスモデルは、半導体基板の結晶中に発生
   する点欠陥の影響による前記半導体基板と該半導体基板
   上に形成された酸化膜との界面への不純物のパイルアッ
   プを解析的に取り込んだものからなることを特徴とする
   半導体プロセス・デバイスシミュレータ。