
- •Практическая часть:
- •Моделирование процесса ионной имплантации при создании легированных карманов в кремнии
- •Практическая часть:
- •Практическая часть:
- •1. В соответствии со своим вариантом выберите для моделирования значения напряжений на затворе и стоке, длины канала и глубины залегания истока и стока, а также температуры
Практическая часть:
1. Рассчитайте профили имплантированных ионов для всех трех случаев – симметричного распределения, слабой асимметрии и сильной асимметрии.
2. В соответствии со своим вариантом выберите энергию ионов (для случая сильной асимметрии) и их тип (для всех трех случаев)
|
Вариант 1 |
Вариант 2 |
Вариант 3 |
Вариант 4 |
Вариант 5 |
Вариант 6 |
Вариант 7 |
Вариант 8 |
E, кэВ |
10 |
30 |
100 |
10 |
30 |
100 |
30 |
30 |
Тип иона |
B |
B |
B |
P |
P |
P |
B |
P |
3. Значение дозы возьмите такое же, что и в предыдущей работе.
Лабораторная работа 3.
Моделирование подвижности электронов в короткоканальных
МОП-транзисторах
Цель работы: Рассчитать распределение значения подвижности электронов по области протекания электрического тока в короткоканальных МОП-транзисторах.
Теоретическая часть:
На рис. 3.1 представлена конструкция моделируемого МОП-транзистора, и в ней в правой части рисунка отмечена область моделирования. Внутри этой области в короткоканальных МОП-транзисторах протекает весь электрический ток, составляющий рабочий ток транзистора – ток стока. В длинноканальных приборах (Lch>0,7 мкм) это утверждение несправедливо, но они рассматриваться не будут.
Рис. 3.1. Конструкция моделируемого прибора и область моделирования
Величина тока стока внутри области
моделирования зависит от концентрации
электронов
и их подвижности
.
Оба этих параметра являются сильно
неоднородными, т.е. существенно изменяются
с координатами x и
y, являясь таким
образом, функциями
и
.
Точное определение этих функций возможно
только с помощью кинетического
моделирования электронного переноса
в МОП-транзисторе на основе метода
Монте-Карло. Однако для подвижности
электронов предложено несколько моделей,
которые позволяют во многих случаях с
высокой степенью точности рассчитать
распределение подвижности по области
моделирования, т.е. получить функцию
.
В модели подвижности в качестве базовых
входят четыре параметра — температура
кристалла Т, концентрация легируемой
примеси в подложке (в нашем случае
акцепторной)
,
напряженности продольной составляющей
и поперечной составляющей
электрического поля. За исключением
температуры три остальных параметра
также являются функциями координат,
причем
зависит только от x
(величина концентрации изменяется в
глубь подложки, а с изменением y
не меняется),
зависит только от y
(с изменением x не
меняется), а
зависит и от x и
от y.
Рассчитать распределение подвижности можно по следующим трем формулам, которые составляют так называемые модели подвижности Когей–Томаса и Ширахаты:
,
,
.
Особо следует отметить, что размерности
входящих в эти формулы величин следующие:
T [К],
[м–3],
и
[Всм–1].
Точно определить функции
и
можно только с помощью численного
решения уравнения Пуассона в области
моделирования. Однако для многих
практических случаев можно воспользоваться
аналитическими приближениями. В настоящей
работе это будут линейные приближения,
т.е.
есть линейно возрастающая с ростом
функция от 0 до
,
а
есть линейно убывающая с ростом
функция от
до 0. Причем величина
постоянна и равна
,
а
изменяется в области моделирования от
0 у самого истока до
у самого стока для любого x.
Величина
вообще говоря есть функция y,
т.е.
линейно изменяется вдоль x,
но для каждого y будет
наблюдаться свое линейное изменение.
Величину
можно рассчитать согласно
,
где
и
есть максимальное значение концентрации
легируемой примеси в подложке. С ростом
y, как легко видно из
двух последних формул, величина
уменьшается (так как растет
).
Замечание: при расчете
распределения
вдоль любого x нужно
иметь в виду, что величина
при конкретном значении y
равна
для
и равна 0 для
.
В то же время область моделирования
ограничена размером
,
величина которого всегда меньше
,
а для некоторых случаев может наблюдаться
и
<<
. Это означает, что в действительности в области моделирования величина будет изменяться от до какого-то значения, которое будет заметно больше 0.