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発明の名称 プロセスシミュレータ
発行国 日本国特許庁(JP)
公報種別 公開特許公報(A)
公開番号 特開平6−97020
公開日 平成6年(1994)4月8日
出願番号 特願平4−244507
出願日 平成4年(1992)9月14日
代理人 【弁理士】
【氏名又は名称】小川 勝男
発明者 蒲原 史朗 / 松尾 仁司 / 菅谷 正弘
要約 目的
本発明は、各プロセス要素シミュレーションに用いられる物理モデル式に応じた最適メッシュ構造選択が可能であるプロセスシミュレータを提供する。

構成
プロセスシミュレータに取り込んだメッシュ生成ルーチンが、素子を構成する各層ごとの輪郭線、各層内のメッシュ点上に定義された拡散種分布、及びユーザ登録メッシュ構造テーブル(8)内のメッシュ構造を読み込み(1)、各層ごとの輪郭線により指定された構造の基本メッシュを生成した後(3)、入力された各層内の拡散種分布より上記基本メッシュ点上に拡散種量を補間し(4)、更に、上記基本メッシュ及び基本メッシュ点上に補間された拡散種量を用いて各メッシュ構造ごとに定義されたメッシュ最適化アルゴリズムを用いてメッシュ分布の最適化を行なう(5)。
特許請求の範囲
【請求項1】半導体素子製造プロセスシミュレータにおいて、素子を構成する各層ごとの輪郭線、各層内のメッシュ点上に定義された拡散種分布、及びユーザ登録メッシュ構造テーブル内のメッシュ構造を読み込み、各層ごとの輪郭線により指定された構造の基本メッシュを生成した後、入力された各層内の拡散種分布より上記基本メッシュ点上に拡散種量を補間し、更に、上記基本メッシュ及び基本メッシュ点上に補間された拡散種量を用いて各メッシュ構造ごとに定義されたメッシュ最適化アルゴリズムを用いてメッシュ分布の最適化を行なうメッシュ生成モジュールを有することにより、物理モデル式に応じた最適メッシュ構造選択が可能であることを特徴とするプロセスシミュレータ。
発明の詳細な説明
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、プロセスシミュレータ、特に各プロセスに用いられる物理モデルに応じた最適メッシュ構造選択が可能であるプロセスシミュレータに関する。
【0002】
【従来の技術】現在、複雑化した半導体素子製造プロセス設計の支援システムとして、プロセスシミュレータが広く用いられるようになってきた。プロセスシミュレータは、酸化、拡散、イオン打ち込み等のプロセスフロー及び各々のプロセスに対応したプロセス条件等の入力データに対し、最終的に作り上げられる素子形状と素子内拡散種分布を予測するシステムである。
【0003】素子形状変化のみをもたらすプロセスとしては、デポジション、エッチング等がある。また、拡散種分布変化のみをもたらすプロセスとしては、拡散、イオン打ち込み、プリデポジション等がある。さらに、素子形状変化及び拡散種変化を同時にもたらすプロセスとしては、酸化、エピタキシャル成長等がある。プロセスシミュレータは、これらプロセスに対応した要素シミュレータを入力データに基づき制御していくのである。
【0004】各要素シミュレータは、それぞれのプロセスに対応した物理モデル式に対して数値計算を施す。これら数値計算を実行するために、空間及び時間を離散化して取り扱う必要がでてくる。空間及び時間を離散化することにより生じる基本要素をメッシュと呼ぶ。各要素シミュレータは、空間メッシュ形状の変化及びメッシュを構成する節点上に割り当てられた拡散種量の変化を時間メッシュごとに計算する。時間メッシュ及び空間メッシュの内特に、空間メッシュの構造及びその分布はプロセスシミュレータの計算速度及び計算精度を大きく左右する要因となる。
【0005】ここで、メッシュ構造とはメッシュ単位の構造を表すものとし、例えば、三角格子、矩形格子、曲線格子等が挙げられる。また、メッシュ分布とはメッシュの粗密分布を表すものとする。例えば、形状シミュレータにおいては、三角格子、曲線格子の方が矩形格子よりも形状を正確に表現できる。よって、形状シミュレーションに対しては、三角格子が広く利用されている。
【0006】また、拡散シミュレータにおいては、拡散種が集中している領域では密にメッシュを切る必要があるが、拡散種がほとんど存在しない領域ではメッシュを粗に切らなければ計算時間の浪費をもたらす。従って、拡散種分布に基づきメッシュの粗密を自動的に制御する方法が幾つか開発され、実際のプロセスシミュレーションにも利用されるようになってきた。それら方法に関しては、例えばIEEEトランザクションコンピュータエイディドデザイン、第9巻(1990年)、頁276ー289(IEEE Trans. Computer-Aided Design, vol. 9, pp. 276-289, March 1990)に記載されている。これらのアルゴリズムに従うと、プロセスシミュレータの処理が進むにつれ、メッシュ構造を維持したまま、メッシュ形状及びメッシュ分布及びメッシュ節点上に定義された拡散種分布が変化する。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】各要素シミュレータは、それぞれのプロセスに対応した物理モデル式に対して数値計算を施す。これら物理モデルを表現する方程式は、当然プロセスごとに異なっている。さらに、ある特定のプロセスに対してさえ、種々の物理モデルが構築され、対応した多種のモデル方程式が提案されている。また、多くの新しいプロセス技術が考案されており、今後主流となるプロセス技術も明確には把握されていない。よって、プロセスシミュレータにおける各要素シミュレータが、どのようなモデル方程式を用いたものになるかは、あらかじめ予測することは出来ない。
【0008】ところで、モデル式に対して数値計算を施す場合、空間及び時間を離散化する。この場合、計算を効率的に行なうためには、方程式及び取り扱う系の構造を考慮にいれ、最適なメッシュの構造を決定しなければならない。プロセスシミュレータでは、上記のように多種のモデル式を取り扱う。しかし、従来のプロセスシミュレータでは、メッシュ構造が固定されているため、要素シミュレータによっては非効率な数値計算を行なう事になる。
【0009】さらに、全く新しい要素シミュレータを接続する場合、メッシュ構造が固定されているため、接続不能となる問題もあった。つまり、メッシュ構造を固定してしてしまうとシミュレータ全体としての効率低下をもたらし且つ拡張性を失うという問題が生じてしまう。従って、本発明の目的は各プロセスに用いられる物理モデル式に応じた最適メッシュ構造選択が可能であるプロセスシミュレータを提供することにある。
【0010】
【課題を解決するための手段】素子を構成する各層ごとの輪郭線より種々の構造のメッシュを生成し、拡散種分布を新メッシュに補間する機能を有することにより、同一拡散種分布且つ同一形状を種々のメッシュ構造で表現することを可能せしめるメッシュ生成モジュールをプロセスシミュレータに取り込む。本メッシュ生成モジュールは、各要素シミュレータコールの際、あらかじめ登録されたメッシュ構造テーブルを参照し、適宜旧メッシュ構造より最適メッシュ構造へメッシュ構造を変換する。
【0011】メッシュ生成モジュールは、具体的に以下に示す機能を有する。
1)素子を構成する各層ごとの輪郭線、各層内のメッシュ点上に定義された拡散種分布、及びユーザ登録メッシュ構造テーブルよりメッシュ構造を読み込む。
2)各層ごとの輪郭線より指定された構造の基本メッシュを生成する。
3)入力された各層内の拡散種分布より、上記基本メッシュ点上に拡散種量を補間する。
4)上記基本メッシュ及びそれらメッシュ点上に補間された拡散種量を用い、各メッシュ構造ごとに定義されたメッシュ最適化アルゴリズムによりメッシュ分布の最適化を行なう。
【0012】
【作用】上記メッシュ生成モジュールは、素子を構成する各層ごとの輪郭線のみより種々の構造のメッシュを生成する。また、上記メッシュ生成モジュールは、拡散種分布を新メッシュに補間する機能を有する。更に、上記メッシュ生成モジュールは、あらかじめユーザ登録されたメッシュ構造テーブルを参照し、適宜旧メッシュ構造より新メッシュ構造へメッシュ構造を変換する。従って、ユーザ指定に従い、同一拡散種分布且つ同一形状を種々のメッシュ構造で表現することが可能となる。
【0013】ユーザは、種々のメッシュ構造による要素シミュレータの計算結果より最適メッシュ構造をあらかじめ決定する。決定された最適メッシュ構造はメッシュ構造テーブルに登録される。以上より、各プロセス要素シミュレータの物理モデル式に応じた最適メッシュ構造選択が可能なプロセスシミュレータを提供することができる。
【0014】
【実施例】図1に本発明の一実施例であるメッシュ生成ルーチンの処理フローの概念図を示す。本メッシュ生成ルーチンをプロセスシミュレータ内に取り込むことにより物理モデル式に応じた最適メッシュ構造選択が可能となる。以下、図1を用いメッシュ生成ルーチンの説明を行なう。
【0015】メッシュ生成ルーチンは、素子を構成する各層ごとの輪郭線、各層内のメッシュ点上に定義された拡散種分布、及びメッシュ構造を入力データとする(1)。メッシュ構造は、あらかじめユーザ登録されたメッシュ構造テーブル(8)より読み込まれる。ユーザは、種々のメッシュ構造による要素シミュレータの計算結果より最適メッシュ構造をあらかじめ決定し、メッシュ構造テーブルへ登録しておく。これら入力データをもとに、新構造基本メッシュが生成される。
【0016】新構造基本メッシュとは、指定された構造メッシュを用い、全輪郭線データより生成されるメッシュであり、メッシュ分布の最適化を行なう際の初期メッシュとして使用される。新構造基本メッシュは、新構造基本メッシュ生成コントローラ(2)制御下、指定されたメッシュ構造に対応したアルゴリズムにより生成される(3)。
【0017】つぎに、入力された旧メッシュ座標及びその座標点上に定義された拡散種量より、生成された新構造基本メッシュ点上への拡散種量の補間を行なう(4)。この補間の前後で、拡散種総量は保存する。新構造基本メッシュの座標点及び座標点上に定義された拡散種量を用いてメッシュ分布の最適化が行なわれる。メッシュ分布の最適化は、メッシュ分布最適化コントローラの制御下(5)、メッシュ構造ごとに定義されたメッシュ最適化アルゴリズムを用いて行なわれる(6)。メッシュ分布の最適化により得られたメッシュ及び座標点上に定義された拡散種量は処理終了後テーブル内に書き込まれる(7)。以上の処理を通して、メッシュは新しい構造へ変換される。
【0018】一般にメッシュ生成ルーチンは、形状シミュレーションルーチン内でコールされる。以下、図2を用いて形状シミュレーションルーチン内でのメッシュ生成ルーチンコール方法について説明する。形状シミュレーションルーチンコール後、各種パラメータの入力が行なわれる(11)。その後、形状シミュレーションコントローラの制御下、形状シミュレータ及びメッシュ生成ルーチンが起動される(12)。形状シミュレータには、二通りのタイプがある。TYPE Aは形状は変化するが、拡散種の分布は変化しない(13)。TYPE Bは、形状変化に伴い不純物の分布も変化する(14)。TYPE Bは、移動境界を伴う形状変化プロセスの場合で、酸化プロセスがその代表的な例である。この場合、拡散種の移動は拡散に起因したものではなく、膜の成長による。形状シミュレーション起動後、得られた計算結果をもとにテーブルの書き換えが行なわれる(15)。TYPE Aの場合は、輪郭線データの書き換えのみが行なわれるが、TYPE Bの場合は、輪郭線データ及びメッシュ座標データの書き換えが行なわれる。テーブルの書き換えの後、メッシュ生成ルーチンがコールされる(16)。
【0019】上記のように、メッシュ生成ルーチンは、形状シミュレーションルーチン内でコールされる。以下、図3を用いてプロセスシミュレータ内で形状シミュレーションルーチンがどのようにコールされるかを説明する。図3は、プロセスシミュレータの概略フローを図示したものである。プロセスシミュレータ起動後、まず各種入力データ読み込みが行なわれる(21)。
【0020】その後、各要素プロセスごとに対応した要素シミュレータによる計算が行なわれる(22)。各要素プロセス計算は、それぞれのコントローラによって制御される(23)。酸化シミュレータでは、形状シミュレータ及び拡散シミュレータが交互にコールされ、それぞれ酸化時の微小形状変化(24)及び拡散種分布の変化(26)を計算する。また、エッチングシミュレータ等では、形状シミュレータのみコールが行なわれ、形状の変化が計算される。イオン打ち込みシミュレータ及び拡散シミュレータでは、形状シミュレータのコールは行なわれない。
【0021】各要素シミュレータがコールされ計算が終了するごとに、テーブルの書き換えが行なわれる。以下、図4、図5、図6を用いてテーブル構造及びその管理方法を説明する。図4に示すようにプロセスシミュレータのデータは3つのテーブルにより管理される。3つのテーブルは、膜表領域、オペレーション読み込み領域及び座標、不純物領域と呼ばれ、オペレーション読み込み領域及び座標、不純物領域は膜表領域によって管理されている。膜表領域(31)は、膜情報を管理する部分であり、膜の種々性質情報、拡散種情報格納エリアのポインタ、座標情報格納エリアのポインタ及び現在実行している要素プロセス条件格納エリアのポインタ等を保存している。現在実行している要素プロセス条件格納エリアのポインタは、オペレーション読み込み領域(32)の配列番号に対応している。拡散種情報、座標情報格納エリアのポインタは、座標、拡散種領域(33)の配列番号に対応しており、各膜を構成するメッシュ点の座標、各座標点上の不純物分布等が保存されている。座標、拡散種領域には、多くの情報が格納されるため図5に示すように5つのテーブルにより分割管理する。座標情報テーブル(41)には、メッシュ番号、座標、拡散種分布、メッシュ点を共有する要素番号及びコントロールボリュウム情報が格納されている。要素情報テーブル(42)には、メッシュを形成する座標番号が格納されている。輪郭線情報テーブル(43)には、輪郭線座標及びその番号が格納されている。粗密制御パラメータテーブル(44)には、メッシュの粗密を制御するための粗密制御パラメータが格納されている。粗密制御パラメータは全てのメッシュ点上で定義され、個々のメッシュ点上の拡散種量より計算される。その他情報、ワークテーブル(45)には、膜表使用拡散種名表等が格納されている。座標情報テーブルは、他のテーブルと比較して最も多くの情報を格納しており、図6に示す二次元テーブルとなっている。縦軸には座標(51)、横軸(52)には、その他の項目を並べた構造になっている。
【0022】本発明の目的は、各プロセスに用いられる物理モデルに応じた最適メッシュ構造選択が可能であるプロセスシミュレータを提供することある。ここでは、以下図7、図8、図9に代表的なメッシュ構造の一実施例を示す。図7には、矩形格子を用いて空間を分割した場合の概念図を示す。矩形格子を用いる場合は、計算負荷が軽くなるが、形状を正確に表すことが困難である。図8には、三角格子を用いて空間を分割した場合の概念図を示す。三角格子を用いる場合は、形状を正確に表せる半面、計算負荷が大きくなる。図9には、曲線格子を用いて空間を分割した場合の概念図を示す。曲線格子を用いる場合、軽い計算負荷で形状を正確に表せる半面、計算アルゴリズムが煩雑になる。これらのメッシュ構造のうち、どの構造を選択するかは、取り扱う系と取り扱う方程式により決められる。
【0023】図1に示したメッシュ生成ルーチンの処理フローにおいて、基本メッシュ作成(2)の後、メッシュ分布の最適化(5)を行なっている。これら過程の一実施例を以下、図を用いて簡単に説明する。基本メッシュは輪郭線を構成するメッシュ点より生成される、メッシュ最適化のための初期メッシュである。図10に、矩形格子の場合生成された基本メッシュの一実施例を示す。メッシュ分布最適化は、基本メッシュをもとに、拡散種より得られる各メッシュ点上に定義された粗密制御パラメータを用いて実行される。最適化は、メッシュ点の追加及び削除により行なわれる。最適化の結果を図11に示す。図10のメッシュ分布と比較し、最適化により図11のメッシュ分布は大きく変化していることがわかる。一般的に、メッシュが集中している部分は、拡散種が集中している部分である。
【0024】あるメッシュ構造から他のメッシュ構造に移る場合、またメッシュ分布の最適化を行なう場合、旧メッシュ点上に定義された拡散種量を新メッシュ点上に補間しなければならない。補間に際し、各メッシュ点ごとにコントロールボリュームを定義しなければならない。コントロールボリュームの定義の仕方は種々ある。ここでは、一実施例としてメッシュ点を囲む全ての要素の重心点をつなぐことによって作られる図形によりコントロールボリュームを定義する。全てのメッシュ点上に定義されるコントロールボリュームにより、解析領域は埋め尽くされる。例えば矩形格子の場合、図12に示すように点A(100)のコントロールボリュームはCVA(101)のように定義される。さらに、ここでメッシュ点5ー7のコントロールボリュームをそれぞれCV5、CV6、CV7と定義する。以下、図13及び図14を用いて補間方法の一実施例を示す。例えば、図12のA(100)が、図13に示すようにA'(101)に移ったものとし、それぞれ旧座標及び新座標とする。これに伴い、コントロールボリュームCVA(101)もCVA'(111)へ変化する。CVA'(111)は、図14よりわかるように、旧座標のコントロールボリュームCV5との重なり部分(121)、CV6(122)との重なり部分、CV7(123)との重なり部分、CVA(120)との重なり部分の重なり部分より構成されている。新メッシュ点上の補間された拡散種量は、以下の式で与えられる。
【0025】
【数1】

【0026】分子のSCViはi番目のコントロールボリュームとCVA'(111)との重なっている面積、Ciはi番目のメッシュ点上の拡散種量、分母のSSCVA'はCVA'(111)の面積をそれぞれ表している。つまり、それぞれの重なり部分の面積とそれぞれの対応したメッシュ点上に定義された拡散種量との積の値を新しいコントロールボリュームを構成する全ての重なり部分に対して足し合わせたものを新しいコントロールボリュームの面積で割ることにより、拡散種の補間が行なわれるのである。以上の手続きにより、新メッシュ点座標からコントロールボリュームが定義され、メッシュ点上の拡散種量の補間が行なわれ、図15に示すような新しいメッシュ分布が与えられる。本アルゴリズムによる補間では解析系内の拡散種総量は保存する。
【0027】
【発明の効果】各プロセスに用いられる物理モデルに応じた最適メッシュ構造選択が可能であるプロセスシミュレータを提供する。




 

 


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