Multi-scale simulations investigation of defects in semiconductor devices
Simulations multi échelles des défauts dans les dispositifs semi-conducteurs
Abstract
The image sensor market has been growing significantly for the past twenty years. This growth can be explained by the integration of image sensors in cell phones, but also by the diversification of the market thanks to the emergence of other sectors such as health or automotive. These sectors of use of image sensors require increased performance and reliability. Among the required performance criteria, we can mention the photon conversion rate or the dark current. The dark current is defined by the appearance of an electrical signal at the output of the sensor while no photon has come into contact with the sensor. Its origin is explained by the presence of defects in the material of the sensor, the silicon. These defects can be of very different natures and sizes and it is necessary to minimize their formation during the manufacturing process. To help optimize manufacturing processes that lead to the best sensor performance while reducing the number of defects, simulation tools called TCAD (for Technology Computer Aided-Design) are used within companies. However, TCAD process simulations are nowadays more difficult to implement due to the decrease in the size of the components, which leads to the appearance of new physical effects, which must be taken into account. This thesis aims to calibrate TCAD tools in two situations: - The evolution of extended defects (dislocation loops and {311} defects) after a hot implant process. This type of process is currently being tested by manufacturers to reduce extended defects at the end of the manufacturing process. - The introduction of a new species in the simulation tools, oxygen. Oxygen is indeed one of the possible candidates related to the increase of dark current in image sensors. Among the available TCAD tools, this thesis focuses on a Kinetic Monte Carlo (KMC) model implemented in the commercial software suite Sentaurus. The KMC method bridges the gap between so-called ab initio simulations, used to simulate mechanisms at the atomic scale, and continuous simulation methods based on solving differential equations at the device scale. In this thesis, we show how ab initio simulations allow to simulate physical effects and how they allow to calibrate the parameters of TCAD tools. However, they are not adapted to the simulation of a whole device. As for the so-called continuous simulations, faster, we also show that although they allow to simulate the whole device, they depend on many empirical parameters difficult to know when it comes to simulate a new defect or a new manufacturing process. The thesis work therefore focuses here on the relevance of using ab initio calculations and experimental results to calibrate the KMC and on the possible link with continuous simulations in the case of heated implantations.
Le marché des capteurs d'images connaît une croissance importante depuis une vingtaine d'années. Cette croissance s'explique par l'intégration des capteurs d'images dans les téléphones portables mais aussi par la diversification du marché grâce à l'émergence d'autres secteurs comme la santé ou l'automobile. Ces secteurs d'utilisation des capteurs d'images nécessitent des performances et une fiabilité accrues. Parmi les critères de performance requis, on peut citer le taux de conversion des photons ou le courant d'obscurité. Le courant d'obscurité est défini par l'apparition d'un signal électrique à la sortie du capteur alors qu'aucun photon n'est entré en contact avec le capteur. Son origine s'explique par la présence de défauts dans le matériau du capteur, le silicium. Ces défauts peuvent être de natures et de tailles très différentes et il est nécessaire de minimiser leur formation lors du procédé de fabrication. Pour aider à l'optimisation des procédés de fabrication conduisant aux meilleures performances des capteurs tout en réduisant le nombre de défauts, des outils de simulation appelés TCAD (pour Technology Computer Aided-Design) sont utilisés au sein des entreprises. Cependant, les simulations TCAD de procédés sont aujourd'hui plus difficiles à mettre en œuvre en raison de la diminution de la taille des composants, qui entraîne l'apparition de nouveaux effets physiques, qu'il est nécessaire de prendre en compte. Cette thèse vise à calibrer les outils de TCAD dans deux situations : - L'évolution des défauts étendus (boucles de dislocation et défauts {311}) après un procédé d'implantation à chaud. Ce type de procédé est testé actuellement par les fabricants pour réduire les défauts étendus à la fin du procédé de fabrication. - L'introduction d'une nouvelle espèce dans les outils de simulation, l'oxygène. L'oxygène est en effet l'un des candidats possibles liés à l'augmentation du courant d'obscurité dans les capteurs d'images. Parmi les outils TCAD disponibles, cette thèse se concentre sur un modèle Kinetic Monte Carlo (KMC) implémenté dans la suite logicielle commerciale Sentaurus. La méthode KMC fait le lien entre les simulations dites ab initio, utilisées pour simuler des mécanismes à l'échelle atomique, et les méthodes de simulation continue basées sur la résolution d'équations différentielles à l'échelle du dispositif. Dans cette thèse, nous montrons comment les simulations ab initio permettent de simuler les effets physiques et comment elles permettent de calibrer les paramètres des outils TCAD. Cependant elles ne sont pas adaptés à la simulation d'un dispositif entier. Quant aux simulations dites continues, plus rapides, nous montrons aussi que bien qu'elles permettent de simuler entièrement les dispositifs, elles dépendent de nombreux paramètres empiriques difficiles à connaître quand il s'agit de simuler un nouveau défaut ou un nouveau procédé de fabrication. Le travail de thèse se concentre donc ici sur la pertinence de l'utilisation de calculs ab initio et de résultats expérimentaux pour calibrer le KMC et sur le lien possible avec des simulations continues dans le cas d'implantations à chaud.
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